Is Your AI-Generated Code Really Safe? Evaluating Large Language Models on Secure Code Generation with CodeSecEval
作者: Jiexin Wang, Xitong Luo, Liuwen Cao, Hongkui He, Hailin Huang, Jiayuan Xie, Adam Jatowt, Yi Cai
分类: cs.SE, cs.CL
发布日期: 2024-07-02 (更新: 2024-07-04)
备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2310.16263
💡 一句话要点
CodeSecEval：评估并提升大语言模型在安全代码生成方面的能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 代码生成 代码修复 大型语言模型 安全性评估 安全漏洞
📋 核心要点
- 现有代码大语言模型在开源数据上训练，易引入安全漏洞，但缺乏全面安全评估。
- 提出CodeSecEval数据集，包含44种漏洞类型的180个样本，用于评估代码生成和修复的安全性。
- 实验表明现有模型在生成和修复代码时常忽略安全问题，并提出利用漏洞感知信息缓解漏洞的策略。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）在代码生成和修复方面取得了显著进展，使新手和经验丰富的开发人员都受益。然而，它们使用来自GitHub等开源存储库的未经清理的数据进行训练，带来了无意中传播安全漏洞的风险。尽管有大量研究调查了代码LLM的安全性，但在全面解决其安全特性方面仍然存在差距。本文旨在提出一项全面的研究，旨在精确评估和增强代码LLM的安全性。为了支持我们的研究，我们引入了CodeSecEval，这是一个精心策划的数据集，旨在解决44种关键漏洞类型，包含180个不同的样本。CodeSecEval作为自动评估代码模型在代码生成和代码修复这两项关键任务中的基础，并强烈强调安全性。实验结果表明，当前的模型在代码生成和修复过程中经常忽略安全问题，从而导致创建易受攻击的代码。为此，我们提出了不同的策略，利用漏洞感知信息和不安全代码解释来缓解这些安全漏洞。此外，我们的研究结果表明，某些漏洞类型尤其挑战模型的性能，影响它们在实际应用中的有效性。基于这些发现，我们相信我们的研究将对软件工程社区产生积极影响，激发改进LLM训练和利用方法的发展，从而实现更安全、更值得信赖的模型部署。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在代码生成和代码修复过程中存在的安全漏洞问题。现有方法缺乏对LLM安全性的全面评估，并且LLM容易生成或修复出包含安全漏洞的代码，给软件安全带来隐患。
核心思路：论文的核心思路是构建一个专门用于评估代码LLM安全性的数据集CodeSecEval，并基于该数据集对现有模型进行安全评估。同时，探索利用漏洞感知信息和不安全代码解释来提升LLM生成安全代码的能力。
技术框架：论文的技术框架主要包含以下几个部分：1）构建CodeSecEval数据集，该数据集包含多种漏洞类型和相应的代码样本；2）使用CodeSecEval数据集评估现有代码LLM在代码生成和代码修复任务中的安全性；3）提出基于漏洞感知信息和不安全代码解释的漏洞缓解策略；4）实验验证所提出策略的有效性。
关键创新：论文的关键创新在于：1）构建了专门用于评估代码LLM安全性的数据集CodeSecEval，填补了现有研究的空白；2）提出了利用漏洞感知信息和不安全代码解释来提升LLM生成安全代码能力的方法。
关键设计：CodeSecEval数据集包含44种关键漏洞类型，共180个样本。漏洞感知信息可能包括漏洞类型、漏洞描述等。不安全代码解释可能包括代码中存在漏洞的原因、漏洞可能造成的危害等。具体的漏洞缓解策略未知，可能包括在训练过程中引入对抗样本、使用安全编码规则进行约束等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有模型在代码生成和修复过程中容易忽略安全问题，生成或修复出包含漏洞的代码。论文提出的漏洞缓解策略能够有效提升LLM生成安全代码的能力，但具体提升幅度未知。研究还发现，某些漏洞类型对模型的性能提出了更大的挑战。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于软件开发的安全审计、代码自动生成和修复等领域。通过使用CodeSecEval数据集和相应的漏洞缓解策略，可以提高LLM生成代码的安全性，降低软件安全风险，并为开发者提供更安全可靠的工具。未来，可以进一步扩展CodeSecEval数据集，并探索更有效的漏洞缓解方法。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have brought significant advancements to code generation and code repair, benefiting both novice and experienced developers. However, their training using unsanitized data from open-source repositories, like GitHub, raises the risk of inadvertently propagating security vulnerabilities. Despite numerous studies investigating the safety of code LLMs, there remains a gap in comprehensively addressing their security features. In this work, we aim to present a comprehensive study aimed at precisely evaluating and enhancing the security aspects of code LLMs. To support our research, we introduce CodeSecEval, a meticulously curated dataset designed to address 44 critical vulnerability types with 180 distinct samples. CodeSecEval serves as the foundation for the automatic evaluation of code models in two crucial tasks: code generation and code repair, with a strong emphasis on security. Our experimental results reveal that current models frequently overlook security issues during both code generation and repair processes, resulting in the creation of vulnerable code. In response, we propose different strategies that leverage vulnerability-aware information and insecure code explanations to mitigate these security vulnerabilities. Furthermore, our findings highlight that certain vulnerability types particularly challenge model performance, influencing their effectiveness in real-world applications. Based on these findings, we believe our study will have a positive impact on the software engineering community, inspiring the development of improved methods for training and utilizing LLMs, thereby leading to safer and more trustworthy model deployment.