Valutare la Sicurezza del Codice con Strumenti AI

Gli strumenti di intelligenza artificiale (IA) per scrivere codice sono diventati molto popolari tra gli sviluppatori di software. Questi strumenti aiutano i programmatori a creare codice più velocemente, ma ci sono preoccupazioni su quanto possano garantire la sicurezza del codice. In questo studio, esaminiamo a fondo Copilot di GitHub, uno strumento IA che assiste nella codifica, per vedere come influisce sulla sicurezza del codice scritto dagli sviluppatori.

#Contesto

Gli strumenti IA, noti come strumenti di generazione di codice, utilizzano grandi modelli linguistici per generare codice in base a ciò che l'utente digita. Questi strumenti hanno fatto passi da gigante negli ultimi anni grazie ai miglioramenti nel modo in cui i computer apprendono dai dati. Tuttavia, c'è la preoccupazione che questi strumenti IA possano produrre codice con difetti di sicurezza. La ricerca mostra che Copilot, per esempio, genera codice insicuro circa il 40% delle volte. Questo fa sorgere la necessità di capire come tali strumenti influenzino la qualità e la sicurezza del codice prodotto.

#Scopo dello Studio

Gli obiettivi principali di questo studio sono capire come Copilot influisce sulla sicurezza del codice scritto dagli utenti e vedere se ci sono tipi specifici di Vulnerabilità di Sicurezza che Copilot tende a creare o evitare. Abbiamo condotto uno studio con gli utenti in cui i Partecipanti hanno risolto problemi di codifica con e senza Copilot. Abbiamo misurato quanto fossero sicure le loro soluzioni per capire gli effetti dell'uso di Copilot.

#Lo Studio con gli Utenti

#Partecipanti

Abbiamo reclutato 33 partecipanti per questo studio attraverso canali online. Tra di loro c'erano studenti laureati, studenti undergraduate e alcuni professionisti. Per partecipare, le persone dovevano avere più di 18 anni, almeno un anno di esperienza in programmazione e nessun legame con lo sviluppo di Copilot. Dopo aver verificato l'idoneità, 25 partecipanti hanno completato lo studio.

#Problemi Usati nello Studio

Abbiamo progettato due problemi di codifica per i partecipanti:

1. Problema S: I partecipanti dovevano creare una funzione di accesso in cui gli utenti fornivano un identificatore e una password.
2. Problema T: I partecipanti dovevano scrivere una funzione che elabora le transazioni da un file e poi rinomina quel file.

I problemi erano pensati per avere il potenziale per vulnerabilità di sicurezza se non gestiti con attenzione. Volevamo assicurarci che questi problemi potessero essere risolti in un'ora dai partecipanti.

#Come Ha Funzionato lo Studio

I partecipanti sono stati divisi in gruppi e assegnati a risolvere ogni problema in un ordine specifico. Alcuni usavano Copilot, mentre altri no. Ogni partecipante aveva 60 minuti per risolvere i problemi, con accesso a istruzioni e qualsiasi risorsa necessaria. Gli schermi sono stati registrati durante le sessioni di codifica per un'analisi successiva.

Dopo aver risolto ogni problema, i partecipanti hanno compilato sondaggi sulle loro esperienze, inclusa la sicurezza che sentivano avessero le loro soluzioni.

#Analisi delle Soluzioni

Abbiamo controllato le soluzioni fornite dai partecipanti per varie vulnerabilità di sicurezza. Ogni Soluzione è stata esaminata da due revisori che cercavano vulnerabilità specifiche note. Abbiamo poi calcolato un punteggio di sicurezza basato sul numero di vulnerabilità trovate in ogni soluzione.

#Risultati

#Panoramica delle Prestazioni dei Partecipanti

La nostra analisi ha mostrato che 17 su 25 partecipanti hanno fornito soluzioni valide per entrambi i problemi. Alcuni partecipanti hanno avuto risultati migliori con Copilot, mentre altri si sono comportati meglio senza. La media del punteggio di sicurezza per le soluzioni è stata leggermente più bassa usando Copilot rispetto a quelle scritte senza.

Quando i problemi sono stati esaminati separatamente, più partecipanti hanno inviato soluzioni valide per il Problema S rispetto al Problema T. I partecipanti hanno impiegato più tempo per risolvere il Problema T, suggerendo che fosse più impegnativo.

#Influenza di Copilot sulla Sicurezza

1. Per il Problema S: Non è stata trovata alcuna differenza significativa nei punteggi di sicurezza tra chi usava Copilot e chi non lo usava.
2. Per il Problema T: I partecipanti che usavano Copilot hanno ottenuto punteggi più alti in media in termini di sicurezza rispetto a quelli senza accesso a Copilot.

Questo suggerisce che quando si affrontano problemi più difficili, Copilot potrebbe aiutare i partecipanti a scrivere codice più sicuro.

#Tipi di Vulnerabilità

Abbiamo esaminato se Copilot avesse un maggiore impatto su vulnerabilità specifiche. I nostri risultati hanno mostrato che non c'era una differenza significativa nei tipi di vulnerabilità presenti confrontando l'uso di Copilot e il non usarlo. Questo significa che Copilot non sembra favorire o evitare particolari tipi di problemi di sicurezza più di altri.

#Opinioni e Feedback degli Utenti

I partecipanti hanno valutato quanto fossero utili trovati Copilot, con la maggior parte che ha affermato fosse molto utile. Hanno anche valutato quanto si sentissero sicuri riguardo al loro codice e quanto fossero fiduciosi che le loro soluzioni fossero corrette. In generale, i partecipanti si sentivano più sicuri riguardo alla correttezza del loro codice rispetto alla sua sicurezza.

#Discussione

#Implicazioni dei Risultati

Questo studio mostra che, mentre Copilot può essere vantaggioso, specialmente con compiti di codifica più impegnativi, non garantisce che il codice sia privo di vulnerabilità. I punteggi di sicurezza indicano che Copilot potrebbe aiutare a scrivere codice migliore in scenari più complessi, mentre problemi più semplici non mostrano un chiaro vantaggio dal suo utilizzo.

#Limiti dello Studio

Ci sono diversi limiti da considerare. La dimensione del campione era relativamente piccola e la maggior parte dei partecipanti erano studenti, quindi potrebbe non rappresentare tutti gli sviluppatori di software. Inoltre, la valutazione delle vulnerabilità di sicurezza si basava su un'analisi manuale, che potrebbe aver perso o identificato erroneamente alcuni problemi.

#Direzioni Future

Studi futuri potrebbero beneficiare di un pool di partecipanti più diversificato e di esplorare un'ampia gamma di problemi di codifica con vari livelli di difficoltà. Investigare come Copilot influenzi la scrittura di codice più sicuro richiede ulteriori ricerche per verificare e costruire sui risultati di questo studio.

#Conclusione

Questo studio ha fornito un'idea sugli effetti dell'uso di Copilot sulla sicurezza del codice. Sebbene mostri promesse nell'aiutare gli sviluppatori ad affrontare problemi difficili, ci sono ancora preoccupazioni riguardo alla qualità del codice prodotto. Sottolinea l'importanza di valutare criticamente gli strumenti IA nella codifica e di garantire che gli sviluppatori rimangano consapevoli delle potenziali problematiche di sicurezza mentre utilizzano queste tecnologie.

In generale, i nostri risultati suggeriscono che Copilot può assistere nella creazione di codice più sicuro, ma gli sviluppatori dovrebbero rimanere vigili riguardo alle vulnerabilità che potrebbero ancora emergere, soprattutto quando si lavora su problemi complessi.