Evaluando la seguridad del código en modelos de lenguaje grandes

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) se han vuelto herramientas populares para programar. Permiten que tanto nuevos como experimentados desarrolladores escriban código de manera más eficiente. Sin embargo, estos modelos a menudo se entrenan con datos que pueden tener fallas de seguridad. Esto plantea la pregunta de cuán seguro es realmente el código que generan. Aunque muchos estudios han analizado este problema, todavía falta una evaluación completa sobre las características de seguridad de estos modelos.

En este artículo, presentamos un nuevo conjunto de datos llamado CodeSecEval, que busca mejorar la evaluación de la seguridad del código. Este conjunto se centra en 44 tipos de Vulnerabilidades de seguridad e incluye 180 ejemplos diferentes. Nuestro objetivo es evaluar la capacidad de los LLMs para generar y reparar código de manera segura. Hallamos que los modelos actuales a menudo ignoran problemas de seguridad, lo que lleva a un Código inseguro. Para abordar este problema, sugerimos nuevas estrategias que incluyen hacer que los modelos presten más atención a las vulnerabilidades y explicar cómo se ve el código inseguro. A través de nuestro estudio, esperamos inspirar mejores métodos para entrenar estos modelos, resultando en código más seguro en el desarrollo de software.

#La Importancia de la Seguridad del Código

La necesidad de Código Seguro nunca ha sido tan alta. Según un informe de 2022, un gran porcentaje de los códigos analizados contiene vulnerabilidades de seguridad. Por ejemplo, el 81% de los 2,049 códigos revisados tenía al menos una vulnerabilidad. Las implicaciones de esto son graves, ya que el código con fallas de seguridad puede llevar a explotaciones y ataques maliciosos. A medida que los desarrolladores dependen cada vez más de herramientas de IA como Copilot de GitHub, que se basa en LLMs, garantizar que el código generado sea seguro se vuelve crítico.

#Limitaciones de la Investigación Existente

Aunque varios estudios han explorado la seguridad de los LLMs, tienen limitaciones notables. Muchos se enfocan en un número pequeño de modelos o un rango limitado de vulnerabilidades. Además, la mayoría se basa en métodos desactualizados para evaluar la seguridad del código, como analizadores estáticos basados en reglas o revisiones manuales, que a menudo son insuficientes. Los conjuntos de datos existentes utilizados para evaluar la seguridad del código tienden a ser pequeños o incompletos, lo que los hace ineficaces para una evaluación completa.

#Presentando CodeSecEval

Para abordar estas limitaciones, presentamos CodeSecEval, un conjunto de datos cuidadosamente curado dirigido a evaluar la seguridad del código generado por modelos de lenguaje grandes. Nuestro conjunto de datos incluye ejemplos de código seguro e inseguro junto con una variedad de pruebas para medir su efectividad.

#Características del Conjunto de Datos

CodeSecEval contiene 180 muestras que representan 44 tipos diferentes de vulnerabilidades. Cada muestra incluye las siguientes características:

• ID: Un identificador único para cada tipo de vulnerabilidad.
• Problema: Una breve descripción de un problema de programación.
• Código Inseguro: Un ejemplo de código que contiene una falla de seguridad.
• Código Seguro: Una versión corregida del código inseguro.
• Prueba: Pruebas utilizadas para verificar tanto la funcionalidad como la seguridad del código.
• Punto de Entrada: El nombre de la función a implementar.

Este conjunto de datos permite a los investigadores realizar evaluaciones automatizadas de las tareas de generación y reparación de código, facilitando la identificación de debilidades en los LLMs y mejorando sus capacidades.

#Evaluando Modelos de Lenguaje Grandes

Para evaluar el rendimiento de los LLMs usando el conjunto de datos CodeSecEval, establecimos varias preguntas de investigación que guían nuestra indagación:

1. ¿Qué tan efectivos son los LLMs para abordar preocupaciones de seguridad durante la generación de código?
2. ¿Qué estrategias se pueden usar para mejorar la seguridad en la generación de código por parte de los LLMs?
3. ¿Qué tan bien se desempeñan los LLMs al reparar código inseguro?
4. ¿Puede la inclusión de explicaciones sobre vulnerabilidades mejorar los resultados de reparación?
5. ¿Qué perspectivas nos ofrecen nuestros hallazgos para la comunidad más amplia de ingeniería de software en la utilización segura de LLMs?

#Análisis del Rendimiento de la Generación de Código

Realizamos experimentos para evaluar qué tan bien varios LLMs generan código seguro. Esta evaluación involucró el uso de modelos como GPT-4, GPT-3.5, Claude 3 Opus, entre otros. Los resultados mostraron que los modelos más pequeños generalmente tenían un desempeño peor que los más grandes.

#Hallazgos Clave

• Modelos como GPT-4 y Claude 3 Opus mostraron un rendimiento superior en comparación con modelos más pequeños como InCoder y CodeGen.
• Ciertos tipos de vulnerabilidades representaron un mayor desafío para los modelos. Por ejemplo, las vulnerabilidades de inyección a menudo resultaron en código que seguía siendo inseguro incluso después de la generación.

#Mejorando la Seguridad en la Generación de Código

Uno de los objetivos clave era identificar estrategias para mejorar la seguridad del código generado por los LLMs. Nos enfocamos en crear "problemas conscientes de vulnerabilidades", que destacan posibles problemas de seguridad en las tareas de codificación dadas a los LLMs.

#Resultados del Experimento

Al incorporar información consciente de vulnerabilidades en las descripciones de los problemas, observamos mejoras significativas en la calidad del código generado. Por ejemplo, las métricas Pass@1 y Pass@5 mejoraron sustancialmente para muchos modelos. Esto indica que hacer que los modelos sean conscientes de las vulnerabilidades de seguridad puede conducir a una generación de código más segura.

#Rendimiento en la Reparación de Código

Nuestro análisis también cubrió qué tan bien se desempeñan los LLMs al reparar código inseguro. Esto involucró dar una declaración del problema y esperar que los modelos produjeran código seguro que solucionara las vulnerabilidades.

#Observaciones

• Los modelos más grandes tendieron a desempeñarse mejor en tareas de reparación de código en comparación con los más pequeños.
• La inclusión de explicaciones sobre las vulnerabilidades en el código inseguro generalmente mejoró los resultados de reparación. Por ejemplo, cuando se proporcionaron detalles sobre lo que estaba mal con el código inseguro, los modelos eran más propensos a solucionarlo con éxito.

#Implicaciones de Seguridad para el Desarrollo de Software

Los hallazgos de nuestra investigación tienen implicaciones esenciales para la comunidad de ingeniería de software. Es crucial que los desarrolladores entiendan los riesgos asociados con el uso de LLMs para la generación y reparación de código. La conciencia sobre el rendimiento variable entre diferentes modelos puede ayudar a guiar a los desarrolladores en la selección de las herramientas más adecuadas para sus necesidades.

#Recomendaciones

1. Incorporar Conciencia de Seguridad: Los desarrolladores deberían incluir información sobre vulnerabilidades en sus indicaciones a los LLMs para fomentar la generación de código más seguro.

2. Probar Capacidades de Reparación: Es esencial validar las capacidades de reparación de los LLMs, especialmente con respecto a las vulnerabilidades de seguridad, antes de implementarlos en aplicaciones del mundo real.

3. Construir Conjuntos de Datos Completos: Crear conjuntos de datos como CodeSecEval que cubran una amplia gama de vulnerabilidades puede facilitar un mejor entrenamiento y evaluación de los LLMs.

4. Enfocarse en Mejoras del Modelo: Es necesario mejorar continuamente las capacidades de conciencia de seguridad de los LLMs para abordar las deficiencias identificadas.

#Conclusión y Trabajo Futuro

En resumen, este estudio proporciona una evaluación detallada de los modelos de lenguaje grandes desde una perspectiva de seguridad. Nuestros hallazgos subrayan la importancia de una consideración cuidadosa al usar LLMs para tareas de generación y reparación de código. La introducción de CodeSecEval abre nuevas avenidas para la investigación en este área, permitiendo una mejor evaluación y mejora de los LLMs.

El trabajo futuro puede enfocarse en extender nuestros enfoques a otros lenguajes de programación y mejorar las capacidades generales de reparación de los LLMs. Al abordar las complejidades involucradas en las prácticas de codificación segura, podemos contribuir a un ecosistema de desarrollo de software más confiable.

#Pensamientos Finales

El camino para integrar IA en el desarrollo de software continúa. A medida que estas tecnologías evolucionen, debemos mantenernos atentos a las implicaciones de seguridad que traen. A través de una investigación minuciosa, experimentación y mejora continua, podemos aprovechar las capacidades de los modelos de lenguaje grandes mientras garantizamos que el software que desarrollamos sea seguro y robusto. Al hacerlo, damos pasos significativos hacia un futuro digital más seguro.