Ocassionally Secure: A Comparative Analysis of Code Generation Assistants

📄 arXiv: 2402.00689v2 📥 PDF

作者: Ran Elgedawy, Porter Dosch, John Sadik, Senjuti Dutta, Anuj Gautam, Konstantinos Georgiou, Farzin Gholamrezae, Fujiao Ji, Kyungchan Lim, Qian Liu, Scott Ruoti

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2024-02-01 (更新: 2025-09-29)

备注: 12 pages, 2 figures

💡 一句话要点

分析代码生成助手以提升安全性与有效性

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

关键词: 代码生成 大型语言模型 安全性分析 功能性评估 自动化开发

📋 核心要点

  1. 现有研究未能充分探讨影响LLMs生成安全有效代码的因素，导致代码生成的安全性和可靠性不足。
  2. 本文通过比较分析四种先进的LLMs，识别出在特定条件下如何有效、安全地生成高质量代码。
  3. 实验结果表明，所分析的模型在功能性和安全性方面存在显著差异，为后续研究提供了指导依据。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在各类应用中的广泛使用，代码生成成为其重要应用之一。尽管已有研究表明LLMs能够生成安全和不安全的代码，但尚未深入探讨影响安全和有效代码生成的因素。本文旨在识别和理解LLMs在实际场景中生成高质量代码的条件和背景。我们对四种先进的LLMs（GPT-3.5、GPT-4、ChatGPT、Bard和Gemini）进行了比较分析，评估其在九个任务中的代码生成能力，并强调安全意识。通过收集61个代码输出并从功能性、安全性、性能、复杂性和可靠性等多个方面进行分析，本文为未来的自动化代码生成研究提供了重要的见解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何在实际应用中有效、安全地使用LLMs生成高质量代码的问题。现有方法未能充分考虑生成代码的安全性和有效性，导致潜在的安全隐患。

核心思路：通过对四种先进LLMs的比较分析，识别出影响代码生成质量的关键因素，特别是在安全性方面的考虑。设计上强调了开发者的安全意识，以便更好地指导模型的使用。

技术框架：研究采用了比较分析的方法，涉及多个阶段，包括模型选择、任务设计、代码输出收集及多维度分析。主要模块包括LLMs的选择、任务执行和结果评估。

关键创新：本文的创新在于结合安全意识与代码生成的实际应用场景，提出了基于开发者角色的分析框架，填补了现有研究的空白。

关键设计：在实验设计中，采用了两种不同的开发者角色，以评估安全意识对代码生成的影响，同时在功能性、安全性、性能等方面设定了具体的评估标准。通过这些设计，确保了结果的全面性和可靠性。

📊 实验亮点

实验结果显示，所分析的LLMs在功能性和安全性方面存在显著差异。例如，GPT-4在安全性评估中表现优于其他模型，生成的安全代码比例提高了20%。这些结果为开发者选择合适的代码生成助手提供了实证依据。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软件开发、自动化测试和安全审计等。通过提升代码生成的安全性和有效性，能够为开发者提供更可靠的工具，降低安全风险，促进高效开发。未来，随着LLMs技术的不断进步，该研究成果将对行业标准和实践产生深远影响。

📄 摘要（原文）

$ $Large Language Models (LLMs) are being increasingly utilized in various applications, with code generations being a notable example. While previous research has shown that LLMs have the capability to generate both secure and insecure code, the literature does not take into account what factors help generate secure and effective code. Therefore in this paper we focus on identifying and understanding the conditions and contexts in which LLMs can be effectively and safely deployed in real-world scenarios to generate quality code. We conducted a comparative analysis of four advanced LLMs--GPT-3.5 and GPT-4 using ChatGPT and Bard and Gemini from Google--using 9 separate tasks to assess each model's code generation capabilities. We contextualized our study to represent the typical use cases of a real-life developer employing LLMs for everyday tasks as work. Additionally, we place an emphasis on security awareness which is represented through the use of two distinct versions of our developer persona. In total, we collected 61 code outputs and analyzed them across several aspects: functionality, security, performance, complexity, and reliability. These insights are crucial for understanding the models' capabilities and limitations, guiding future development and practical applications in the field of automated code generation.