Garantire la sicurezza nel codice generato dagli LLM

I Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMs) come ChatGPT e GitHub Copilot hanno cambiato il nostro approccio alla scrittura del codice. Aiutano ad automatizzare le attività di codifica, rendendo più facile e veloce per gli sviluppatori creare programmi. Tuttavia, con la crescente diffusione di questi strumenti, la gente comincia a preoccuparsi per la sicurezza e la qualità del codice che producono. Questa preoccupazione deriva dal fatto che questi modelli apprendono da molto codice pubblico disponibile, che potrebbe includere codice difettoso o non sicuro. Questo può creare rischi per attacchi informatici, poiché un codice problematico può introdurre vulnerabilità nelle applicazioni software.

Questo articolo analizza le questioni relative all'uso sicuro del codice generato dagli LLM e presenta un nuovo approccio per rendere questo codice più sicuro. Il nostro obiettivo è aiutare tutti a capire meglio come utilizzare gli LLM in modo sicuro e protetto quando si scrive codice.

#Cos'è la Generazione di Codice con gli LLM?

Gli LLM sono strumenti potenti che possono trasformare istruzioni in linguaggio naturale in codice funzionante. Questo significa che uno sviluppatore può chiedere al modello di eseguire un compito specifico, come scrivere una funzione in Python per calcolare una somma, e il modello genererà il codice per farlo. Questo processo può far risparmiare tempo e migliorare la produttività.

Tuttavia, c'è un lato negativo. Molti modelli potrebbero produrre codice che non è sicuro. I problemi di sicurezza possono sorgere per vari motivi, tra cui il modo in cui i modelli sono addestrati e le istruzioni specifiche fornite loro. Questo rende essenziale che gli sviluppatori siano consapevoli di ciò che stanno utilizzando quando impiegano questi strumenti.

#Rischi di Sicurezza del Codice Generato dagli LLM

Per quanto utili possano essere gli LLM, possono anche introdurre rischi di sicurezza. Comprendere questi rischi può aiutare gli sviluppatori a prendere decisioni migliori quando utilizzano gli LLM per la generazione di codice.

#1. Vulnerabilità nel Codice

Il codice generato dagli LLM può avere vulnerabilità: debolezze che potrebbero permettere a un attaccante di sfruttare il software. Queste vulnerabilità possono derivare da:

• Errori di Validazione degli Input: Non controllare se i dati di input sono corretti può portare a problemi come l'iniezione SQL, dove un attaccante può manipolare un database.
• Problemi di Gestione delle Risorse: Non gestire correttamente la memoria può portare a crash o violazioni della sicurezza.

Queste vulnerabilità possono essere gravi, portando a violazioni dei dati o guasti di sistema.

#2. Bug Nascosti

Oltre alle vulnerabilità evidenti, gli LLM possono produrre codice con bug nascosti, noti come "code smells." Questi non sono problemi di sicurezza a prima vista, ma possono indicare problemi più profondi che potrebbero portare a vulnerabilità nel tempo.

#3. Comprensione Limitata della Sicurezza

Gli LLM potrebbero non avere una solida comprensione dei principi di sicurezza. Il loro obiettivo è produrre codice funzionante basato sugli input che ricevono. Questo significa che potrebbero non considerare i problemi di sicurezza mentre generano codice, risultando in output insicuri.

#La Necessità di una Generazione di Codice Sicura

Con l'uso crescente del software in sistemi critici-come banca, sanità e trasporti-assicurarsi che il codice che alimenta questi sistemi sia sicuro è fondamentale. Affidarsi agli LLM, che potrebbero non avere una solida comprensione delle misure di sicurezza, può introdurre rischi.

#1. L'Esperienza Umana Conta

Anche se gli LLM possono generare codice rapidamente, richiedono comunque supervisione umana. Gli sviluppatori devono comprendere il contesto del codice generato e le potenziali vulnerabilità. Questo è particolarmente vero quando si usano gli LLM in aree sensibili come i sistemi finanziari o la gestione dei dati personali, dove il costo di una violazione della sicurezza può essere elevato.

#2. Affrontare le Preoccupazioni di Sicurezza

In questo contesto, diventa fondamentale valutare e migliorare la sicurezza del codice generato dagli LLM. Questo significa sviluppare metodi per garantire che gli LLM non solo producano codice funzionale, ma che comprendano e applichino efficacemente i principi di sicurezza.

#Approccio Proposto per la Generazione di Codice Sicuro

Per affrontare le sfide poste dal codice generato dagli LLM, proponiamo un nuovo approccio che combina l'apprendimento per generare codice sicuro con test e valutazioni accurati.

#1. Modelli di Apprendimento In-Context

Uno dei metodi più efficaci per rendere gli LLM più consapevoli dei problemi di sicurezza è usare qualcosa chiamato modelli di Apprendimento In-Context (ICL). Questo approccio prevede di fornire agli LLM esempi di pratiche di codifica sicure mentre generano codice.

• Zero-Shot Learning: Questo è quando si chiede al modello di generare codice senza alcun esempio precedente di pratiche di sicurezza. Questo porta spesso a codice insicuro.
• One-Shot Learning: Qui, al modello viene fornito un singolo esempio di codice sicuro e poi gli viene chiesto di generare il proprio. Questo può aiutare a migliorare la sicurezza in qualche modo, ma potrebbe non coprire tutti gli scenari.
• Few-Shot Learning: Questo prevede di fornire diversi esempi di codifica sicura. Questo metodo tende a dare i migliori risultati, poiché il modello può apprendere da più contesti e esempi, migliorando la sua comprensione delle pratiche di sicurezza.

#2. Selezione di Modelli Diversi

Per esplorare l'efficacia di questi modelli ICL, utilizzeremo una gamma di diversi LLM, inclusi modelli guidati da prompt e copiloti di codifica. Questo ci aiuterà a capire come diversi tipi di modelli rispondono a input focalizzati sulla sicurezza e quali performano meglio.

#Valutazione del Codice Generato dagli LLM

Una volta generato il codice usando gli LLM, il passo successivo è valutarne la sicurezza. Questo implica testare il codice per vulnerabilità e bug nascosti.

#1. Test di Sicurezza delle Applicazioni Statiche (SAST)

Il Test di Sicurezza delle Applicazioni Statiche (SAST) è un metodo per valutare il codice senza eseguirlo. Questo tipo di test scansiona il codice per vulnerabilità note basate su database di problemi di sicurezza comuni.

Utilizzando SAST, possiamo identificare problemi all'inizio del processo di sviluppo prima che il codice venga messo online. Questo è cruciale poiché molte vulnerabilità possono essere risolte in questa fase.

#2. Revisioni Manuali del Codice

Insieme ai test automatizzati, le revisioni manuali del codice sono essenziali. I revisori umani possono esaminare il codice per errori logici e altri potenziali problemi che gli strumenti automatizzati potrebbero perdere.

#3. Misurazione dei Rischi di Sicurezza

Per quantificare i rischi di sicurezza del codice generato dagli LLM, svilupperemo metriche che aiutano a valutare vulnerabilità e code smells. Questo può guidare gli sviluppatori a dare priorità a quali problemi affrontare per primi.

#Principali Risultati

Dopo aver implementato il nostro approccio e condotto la nostra ricerca, abbiamo trovato diversi importanti approfondimenti.

#1. Le Vulnerabilità Rimangono un Problema

Anche con i modelli ICL e test rigorosi, alcuni LLM tendono ancora a generare codice con vulnerabilità. Questo indica la necessità di un continuo addestramento e affinamento nei modelli.

#2. ICL Migliora la Comprensione della Sicurezza

L'uso di ICL ha migliorato significativamente la capacità dei modelli di produrre codice sicuro. Più esempi i modelli avevano da cui apprendere, migliore era la loro comprensione dei principi di sicurezza.

#3. Performance Variabile tra i Modelli

Diverse tipologie di LLM hanno mostrato livelli di performance variabili nel generare codice sicuro. I copiloti di codifica, che erano stati affinate per compiti di codifica, generalmente hanno sovraperformato i modelli guidati da prompt.

#Implicazioni per gli Sviluppatori

Per gli sviluppatori che utilizzano gli LLM, è fondamentale rimanere cauti. Ecco alcune considerazioni chiave:

#1. Rivedere Sempre il Codice Generato

Indipendentemente da quanto sembri affidabile il codice generato, è necessaria una revisione. Controlla per vulnerabilità note e bug nascosti per garantire la sicurezza.

#2. Usare Più Esempi Quando Possibile

Quando utilizzi ICL, cerca di fornire più esempi per il modello da apprendere. Questo rafforza la sua comprensione delle pratiche di codifica sicura.

#3. Comprendere i Limiti degli LLM

Riconosci che gli LLM potrebbero non produrre sempre codice sicuro, anche con i migliori prompt. Gli sviluppatori dovrebbero integrare le loro competenze con una solida comprensione dei principi di sicurezza.

#Conclusione

Man mano che gli LLM diventano strumenti integrali per lo sviluppo software, è fondamentale dare priorità alle loro capacità di sicurezza. Sebbene questi modelli possano migliorare la produttività, presentano anche rischi se non gestiti correttamente. Applicando tecniche come ICL e garantendo una valutazione approfondita del codice, gli sviluppatori possono fidarsi meglio del codice prodotto dagli LLM.

In futuro, continueremo a perfezionare i nostri metodi per addestrare gli LLM a riconoscere e applicare i principi di sicurezza. L'obiettivo finale è creare un ambiente di sviluppo dove il codice generato dagli LLM sia sia funzionale che sicuro, contribuendo a sistemi software più sicuri.