Purple Llama CyberSecEval: A Secure Coding Benchmark for Language Models

📄 arXiv: 2312.04724v1 📥 PDF

作者: Manish Bhatt, Sahana Chennabasappa, Cyrus Nikolaidis, Shengye Wan, Ivan Evtimov, Dominik Gabi, Daniel Song, Faizan Ahmad, Cornelius Aschermann, Lorenzo Fontana, Sasha Frolov, Ravi Prakash Giri, Dhaval Kapil, Yiannis Kozyrakis, David LeBlanc, James Milazzo, Aleksandar Straumann, Gabriel Synnaeve, Varun Vontimitta, Spencer Whitman, Joshua Saxe

分类: cs.CR, cs.LG

发布日期: 2023-12-07

💡 一句话要点

CyberSecEval：用于评估语言模型安全编码能力的综合基准测试

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 网络安全 安全编码 基准测试 代码助手

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在作为编码助手时，存在生成不安全代码和协助网络攻击的潜在风险，缺乏统一、全面的安全评估基准。
  2. CyberSecEval通过自动化测试用例生成和评估流程，全面评估LLM在生成不安全代码和协助网络攻击方面的安全风险。
  3. 通过案例研究，CyberSecEval识别了现有LLM的安全漏洞，并发现更先进的模型反而可能生成更多不安全代码，强调了安全集成的重要性。

📝 摘要（中文）

本文提出了CyberSecEval，这是一个综合性的基准测试，旨在加强用作编码助手的大型语言模型(LLM)的网络安全。CyberSecEval是迄今为止最广泛的统一网络安全基准，它在两个关键安全领域对LLM进行了全面评估：生成不安全代码的倾向以及在被要求协助网络攻击时的合规程度。通过对Llama 2、Code Llama和OpenAI GPT大型语言模型系列的七个模型进行的案例研究，CyberSecEval有效地查明了关键的网络安全风险，并为改进这些模型提供了实用的见解。研究的一个重要发现是，更先进的模型倾向于建议不安全的代码，这突显了在复杂LLM的开发中整合安全考虑因素的关键需求。CyberSecEval凭借其自动化的测试用例生成和评估流程，覆盖了广泛的范围，并为LLM设计者和研究人员提供了一种工具，可以广泛地衡量和增强LLM的网络安全属性，从而有助于开发更安全的AI系统。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在作为编码助手时存在的网络安全风险评估问题。现有方法缺乏统一且全面的基准测试，无法有效评估LLM生成不安全代码和协助网络攻击的倾向。这使得开发者难以识别和修复LLM中的安全漏洞，从而可能导致严重的网络安全事件。

核心思路：论文的核心思路是构建一个全面的基准测试CyberSecEval，该基准能够自动化地生成测试用例并评估LLM的安全性。通过设计包含各种安全漏洞和攻击场景的测试用例，CyberSecEval可以有效地评估LLM在不同安全环境下的表现。这种方法能够帮助开发者更好地理解LLM的安全风险，并采取相应的措施来提高其安全性。

技术框架：CyberSecEval的技术框架主要包括以下几个模块：1) 测试用例生成模块：负责生成包含各种安全漏洞和攻击场景的测试用例。2) LLM评估模块：将生成的测试用例输入到待评估的LLM中，并记录LLM的输出结果。3) 安全分析模块：分析LLM的输出结果，判断其是否存在安全漏洞或协助网络攻击的倾向。4) 报告生成模块：生成详细的评估报告，包括LLM的安全风险评估结果和改进建议。

关键创新：CyberSecEval的关键创新在于其自动化测试用例生成和评估流程。与传统的手动测试方法相比，CyberSecEval能够更高效、更全面地评估LLM的安全性。此外，CyberSecEval还提供了一个统一的基准，使得不同LLM之间的安全性能比较成为可能。

关键设计：CyberSecEval的关键设计包括：1) 测试用例的多样性：测试用例涵盖了各种常见的安全漏洞和攻击场景，例如SQL注入、跨站脚本攻击等。2) 评估指标的全面性：评估指标包括LLM生成不安全代码的概率、协助网络攻击的成功率等。3) 自动化评估流程：整个评估流程是自动化的，无需人工干预，从而提高了评估效率。

📊 实验亮点

对Llama 2、Code Llama和OpenAI GPT系列七个模型的案例研究表明，CyberSecEval能够有效识别关键网络安全风险。一个重要的发现是，更先进的模型倾向于建议不安全的代码，这突显了在复杂LLM的开发中整合安全考虑因素的关键需求。CyberSecEval为LLM设计者和研究人员提供了一种工具，可以广泛地衡量和增强LLM的网络安全属性。

🎯 应用场景

CyberSecEval可应用于评估和改进各种基于LLM的编码助手，例如代码自动补全工具、代码生成器和智能IDE。通过使用CyberSecEval，开发者可以识别和修复LLM中的安全漏洞，从而提高软件系统的安全性。该基准测试还有助于推动安全AI技术的发展，并促进更安全的AI应用。

📄 摘要（原文）

This paper presents CyberSecEval, a comprehensive benchmark developed to help bolster the cybersecurity of Large Language Models (LLMs) employed as coding assistants. As what we believe to be the most extensive unified cybersecurity safety benchmark to date, CyberSecEval provides a thorough evaluation of LLMs in two crucial security domains: their propensity to generate insecure code and their level of compliance when asked to assist in cyberattacks. Through a case study involving seven models from the Llama 2, Code Llama, and OpenAI GPT large language model families, CyberSecEval effectively pinpointed key cybersecurity risks. More importantly, it offered practical insights for refining these models. A significant observation from the study was the tendency of more advanced models to suggest insecure code, highlighting the critical need for integrating security considerations in the development of sophisticated LLMs. CyberSecEval, with its automated test case generation and evaluation pipeline covers a broad scope and equips LLM designers and researchers with a tool to broadly measure and enhance the cybersecurity safety properties of LLMs, contributing to the development of more secure AI systems.