Sicherheit und Funktionalität bei der Code-Generierung garantieren

Grosse Sprachmodelle (LLMs) sind super beliebt geworden, um Code zu generieren. Sie helfen Entwicklern, schneller zu coden, aber es gibt ein grosses Problem: Der Code, den sie erzeugen, ist nicht immer sicher. Das kann zu richtig heftigen Sicherheitsproblemen führen. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass diese Modelle nicht nur sicheren, sondern auch funktionierenden Code erstellen. Frühere Studien haben oft nur auf die Sicherheit des Codes geschaut, ohne zu berücksichtigen, ob der Code richtig funktioniert. Das kann Entwicklern ein falsches Gefühl von Sicherheit geben.

Es besteht Bedarf an Methoden, um zu bewerten, wie gut diese Modelle sicheren und korrekten Code erstellen. Um diese Lücke zu füllen, stellen wir einen neuen Benchmark und neue Metriken vor. Diese Metriken helfen dabei zu beurteilen, wie gut LLMs Code generieren, der sowohl Sicherheits- als auch Funktionsstandards erfüllt.

#Die Bedeutung der sicheren Codegenerierung

Da Entwickler zunehmend LLMs wie GitHub Copilot und Amazon CodeWhisperer nutzen, ist es entscheidend, die Sicherheit des generierten Codes zu gewährleisten. Forschungen zeigen, dass ein erheblicher Teil des von diesen Modellen produzierten Codes Schwachstellen enthält. Zum Beispiel hat eine Studie ergeben, dass fast die Hälfte der von GitHub Copilot erstellten Programme Sicherheitsprobleme hatte. Daher ist es jetzt wichtiger denn je, die Sicherheit und Funktionalität des Codes, den diese Modelle produzieren, zu validieren.

Viele bestehende Strategien konzentrieren sich ausschliesslich auf Sicherheit, ohne zu klären, ob der Code auch wie gewünscht funktioniert. Wenn der Code sicher, aber nicht funktional ist, erfüllt er nicht die Bedürfnisse der Entwickler. Ein sicherer Coding-Ansatz sollte Mechanismen beinhalten, um sowohl Sicherheitsanfälligkeiten als auch die Richtigkeit zu prüfen.

#Aktuelle Evaluationsmethoden

Die meisten aktuellen Methoden zur Bewertung der Sicherheit von von LLMs generiertem Code berücksichtigen nicht die funktionale Korrektheit. Metriken, die zur Bewertung der Sicherheit verwendet werden, berücksichtigen oft nicht, ob der Code fehlerfrei läuft. Diese Vernachlässigung kann zu irreführenden Ergebnissen führen, wenn man die Leistung verschiedener Modelle vergleicht. Das Fehlen einer umfassenden Evaluationsmethode behindert die Forschungsgemeinschaft darin, sicherere Codierungspraktiken zu entwickeln.

#Einführung eines neuen Benchmarks und Metriken

Um diese Probleme anzugehen, schlagen wir ein neues Rahmenwerk zur Bewertung von LLMs vor. Dieses Rahmenwerk beinhaltet einen Benchmark, der die Fähigkeit der Modelle bewertet, sicheren und korrekten Code zu generieren. Wir haben auch zwei neue Metriken entwickelt, um diese Fähigkeit zu bewerten.

Eine Metrik bewertet, wie wahrscheinlich es ist, dass ein generiertes Codebeispiel sowohl sicher als auch korrekt ist. Die andere misst die Wahrscheinlichkeit, dass ein korrektes Codebeispiel sicher ist. Das hilft, ein vollständigeres Bild davon zu bekommen, wie gut ein Modell beim Generieren von Code abschneidet, der beide Kriterien erfüllt.

#Die Rolle der Decoding-Methoden

Decoding ist ein zentraler Prozess, um Ausgaben von LLMs zu generieren. Frühere Ansätze haben Decoding als eine Black Box behandelt, ohne zu untersuchen, wie der Prozess die Qualität des Codes beeinflussen könnte. Wir bringen Licht ins Dunkel, indem wir zwei Arten von Decoding-Techniken vorstellen: autoregressive und nicht-autoregressive.

Autoregressive Methoden generieren Tokens eins nach dem anderen, während nicht-autoregressive Methoden alle Tokens gleichzeitig generieren. Beide Ansätze haben ihre Vor- und Nachteile, und wir erkunden, wie sie die Generierung von sicherem und funktionalem Code beeinflussen.

#Eingeschränkte Decoding-Techniken

Wir führen einen neuen Verteidigungsmechanismus ein, der als eingeschränktes Decoding bezeichnet wird. Diese Technik generiert Code, wobei sowohl Sicherheits- als auch Korrektheitsanforderungen gleichzeitig berücksichtigt werden. Wir skizzieren verschiedene Techniken zur Durchsetzung dieser Anforderungen und zeigen, wie sie die Sicherheit von LLMs verbessern, ohne spezielle Trainingsdaten zu benötigen.

Wir schlagen das Eingeschränkte Beam Sampling und eine gradientenbasierte nicht-autoregressive Decoding-Methode vor. Diese Methoden zeigen bessere Ergebnisse als frühere Techniken auf dem neuesten Stand der Technik, während der Bedarf an Trainingsdaten minimal bleibt.

#Ergebnisse und Evaluierung

Mit unseren neuen Metriken und dem Evaluationsrahmen können wir die Stärke der vorhandenen Sicherheitsmassnahmen quantifizieren. Wir haben Experimente durchgeführt, um verschiedene Modelle mit und ohne eingeschränkte Decoding-Techniken zu vergleichen.

Die Ergebnisse zeigen, dass eingeschränktes Decoding standardmässige Methoden beim Generieren von sicherem und korrektem Code konstant übertrifft. Durch den Einsatz unserer neuen Metriken stellen wir fest, dass die häufig verwendete Prefix-Tuning-Methode möglicherweise nicht so effektiv ist, wie man dachte, insbesondere wenn es um die Aufrechterhaltung der funktionalen Korrektheit geht.

#Herausforderungen bei den Evaluationsmethoden

Obwohl unsere neuen Methoden vielversprechend sind, gibt es Herausforderungen bei der Bewertung der Leistung von Code-Generierungsmodellen. Ein Problem ist die Trennung zwischen Sicherheits- und Korrektheitsbewertungen. Bestehende Benchmarks decken Sicherheitsprobleme oft nicht ausreichend ab, während diejenigen, die das tun, sich ausschliesslich auf Sicherheit konzentrieren und keine effektive Methode zur Bewertung der Korrektheit haben.

Darüber hinaus erfordern unsere vorgeschlagenen Bewertungen viele Eingaben, die sowohl Sicherheits- als auch funktionale Korrektheit effektiv bewerten müssen. Wir haben unsere Benchmarks so gestaltet, dass sie diese Lücke schliessen und einen umfassenden Test bieten, um zu überprüfen, wie gut Modelle beide Kriterien erfüllen können.

#Der Bedarf an manueller Spezifikation von Einschränkungen

Einschränkungen für die Generierung von sicherem und korrektem Code zu erstellen, kann ein manueller Prozess sein. Auch wenn das herausfordernd erscheinen mag, reicht es oft aus, grundlegende Kenntnisse über sichere Codierungspraktiken zu haben, um effektive Einschränkungen zu formulieren. Unsere Arbeit betont, dass selbst grundlegende Sicherheitsprinzipien die Qualität des generierten Codes erheblich verbessern können.

Obwohl die manuelle Spezifikation vorerst notwendig ist, gibt es Möglichkeiten für zukünftige Forschungen, automatisierte Methoden zur Erstellung dieser Einschränkungen zu entwickeln. Das würde die Last für Entwickler und Forscher gleichermassen erleichtern.

#Zukünftige Richtungen

Der Bereich der sicheren Codegenerierung hat grosses Potenzial für weitere Erkundungen. Die Umsetzung effektiver Evaluationsmethoden wird das Fundament für fortschrittlichere Ansätze legen, um die sichere Codeerstellung zu gewährleisten. Mit dem technologischen Fortschritt können wir erwarten, zunehmend ausgeklügelte Verteidigungsmechanismen zu sehen, die sowohl Sicherheits- als auch Korrektheitsfragen angehen.

Letztendlich dient unsere Arbeit als Sprungbrett, um sicherere und zuverlässigere Codegenerierungssysteme zu schaffen. Sie hebt die Notwendigkeit eines ganzheitlichen Ansatzes für Sicherheit und Korrektheit im von LLMs generierten Code hervor.

#Fazit

Mit der wachsenden Abhängigkeit von LLMs zur Codegenerierung ist das Verständnis der Notwendigkeit für sicheren und korrekten Code von grösster Bedeutung geworden. Die Einführung unseres Benchmarks und unserer Evaluationsmethoden ist ein bedeutender Schritt zur Erreichung dieses Ziels. Unsere Erkenntnisse zeigen, dass die Verbesserung der Decoding-Methoden zu besseren Sicherheits- und Korrektheitsergebnissen führen kann.

Indem wir sowohl Sicherheit als auch funktionale Korrektheit berücksichtigen, bieten wir ein klareres Bild davon, wie gut Modelle beim Generieren von Code abschneiden. Dies kann zukünftige Forschungs- und Entwicklungsanstrengungen bei der Erstellung sichererer Codegenerierungstools leiten.

Indem wir uns auf diese Themen konzentrieren, können wir sicherstellen, dass Entwickler Zugang zu zuverlässigen Tools haben, die ihre Arbeit unterstützen. Das ist entscheidend für eine sicherere Zukunft in der Softwareentwicklung.