Искусственный интеллект для оценки безопасности кодирования LLM

 LLMSecCode: An AI Framework for Evaluating the Secure Coding Capabilities of LLMs

“`html





LLMSecCode: An AI Framework for Evaluating the Secure Coding Capabilities of LLMs

LLMSecCode: ИИ-фреймворк для оценки возможностей безопасной разработки LLMs

Большие языковые модели (LLM) становятся все более важными в кибербезопасности, особенно в их применении к практикам безопасной разработки кода. Эти модели, основанные на ИИ, способны генерировать текст, похожий на человеческий, и теперь используются для обнаружения и устранения уязвимостей безопасности в программном обеспечении. Первоочередная цель – задействовать эти модели для улучшения безопасности кода, что является необходимым для предотвращения потенциальных кибератак и обеспечения целостности программных систем. Интеграция ИИ в кибербезопасность представляет собой значительный прогресс в автоматизации выявления и устранения уязвимостей кода, которые традиционно зависели от ручных процессов.

Проблемы и решения в безопасной разработке кода

В кибербезопасности актуальной проблемой является наличие уязвимостей в программном коде, которые злоумышленники могут эксплуатировать. Эти уязвимости часто возникают из-за простых ошибок в кодировании или недочетов в безопасности во время разработки программного обеспечения. Традиционные методы, такие как ручной анализ кода и статический анализ, иногда позволяют выявить все возможные уязвимости, особенно по мере усложнения программных систем. Основная задача заключается в разработке автоматизированных решений, которые могут точно идентифицировать и исправлять эти проблемы до их эксплуатации, тем самым повышая общую безопасность программного обеспечения.

Текущие инструменты для безопасной разработки кода

Существующие инструменты для безопасной разработки включают статические анализаторы, такие как CodeQL и Bandit, которые широко используются в отрасли для сканирования баз кода на известные уязвимости. Однако эти инструменты ограничены своей зависимостью от заранее определенных правил, которые могут не учитывать новые или сложные угрозы безопасности. Кроме того, инструменты автоматического исправления программ (APR) были разработаны для автоматического устранения ошибок в коде. Однако эти инструменты обычно сосредотачиваются на более простых проблемах и часто не уделяют внимания более сложным уязвимостям, что создает пробелы в безопасности кода.

LLMSecCode: инновационный фреймворк для оценки безопасных возможностей кодирования LLMs

Исследователи из Шведского королевского технологического университета представили LLMSecCode, инновационный открытый фреймворк, разработанный для оценки возможностей безопасной разработки LLM. Этот фреймворк представляет собой значительный шаг в стандартизации и тестировании LLM для задач безопасной разработки. LLMSecCode обеспечивает всеобъемлющую платформу для оценки способности различных LLM генерировать безопасный код и устранять уязвимости. Интеграция этого фреймворка позволяет упростить процесс оценки LLM, что облегчает выбор наиболее эффективных моделей для безопасной разработки. Открытый характер фреймворка также поощряет его дальнейшее развитие и совместную работу в научном сообществе.

Результаты исследования и применимость в бизнесе

Работа фреймворка LLMSecCode была тщательно протестирована с использованием различных LLM, что привело к значительным результатам их возможностей. Исследователи обнаружили, что модель DeepSeek Coder 33B Instruct достигла замечательных успехов в задачах автоматического исправления программ, решив до 78,7% представленных ей проблем. В свою очередь, Llama 2 7B Chat проявила себя в задачах, связанных с безопасностью, с 76,5% сгенерированного кода, свободного от уязвимостей. Эти цифры подчеркивают различные сильные стороны различных LLM и показывают важность выбора правильной модели для конкретных задач. Кроме того, фреймворк продемонстрировал разницу в производительности на уровне 10% при изменении параметров модели и 9% при изменении подсказок, подчеркивая чувствительность LLM к этим факторам. Исследователи также сравнили результаты LLMSecCode с результатами надежных внешних агентов, обнаружив разницу всего в 5%, что подтверждает точность и надежность фреймворка.

Заключение

Исследование, проведенное командой Шведского королевского технологического университета, представляет LLMSecCode как беспрецедентный инструмент для оценки возможностей безопасной разработки LLM. Предоставляя стандартизированный фреймворк оценки, LLMSecCode помогает выявлять наиболее эффективные LLM для безопасной разработки, способствуя тем самым разработке более безопасных программных систем. Проведенное исследование подчеркивает важность выбора соответствующей модели для конкретных задач кодирования и демонстрирует, что хотя LLM сделали значительные шаги в области безопасной разработки, все еще есть место для улучшений и дальнейших исследований.

**Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта.**

**Также, не забудьте подписаться на нас в Твиттере и LinkedIn. Присоединяйтесь к нашему каналу в Телеграме. Если вам нравится наша работа, вы полюбите нашу рассылку.**

**Не забудьте присоединиться к нашему сообществу 50 тысяч человек в ML SubReddit**

*Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте LLMSecCode: An AI Framework for Evaluating the Secure Coding Capabilities of LLMs.*

*Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.*

*Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.*

*Подберите подходящее решение: сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.*

**Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на [ссылка на телеграм-канал]**

**Попробуйте ИИ ассистент в продажах [ссылка на сайт]: Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.**

**Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru**



“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…