LLMからのコードのセキュリティ評価
LLMSecEvalを使って大規模言語モデルが生成したコードのセキュリティを評価する。
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大規模言語モデル（LLM）みたいなCodexが、コードの作成や完成を手助けするためにどんどん使われてるんだ。これらのモデルは、GitHubみたいな公共のソースからの膨大なコードを学習してきた。これらのツールはコーディングを楽にするけど、生成されたコードのセキュリティに関する懸念もあるんだ。この記事では、LLMによって生成されたコードのセキュリティを評価するために設計された新しいデータセット、LLMSecEvalについて話すよ。
データセットの必要性
LLMがコーディングタスクに人気になってきたから、生成されるコードのセキュリティを評価するのがめっちゃ重要なんだ。多くの開発者が実際のアプリケーションを作るためにこれらのモデルを使ってるけど、生成されたコードにはトレーニングデータの特性からセキュリティの欠陥が潜んでるかもしれない。だから、このコードのセキュリティをテストする信頼できる方法が必要なんだ。
LLMSecEvalって何？
LLMSecEvalは、150の自然言語（NL）プロンプトを含むデータセットなんだ。これらのプロンプトは、LLMがどれだけ安全なコードを作れるかを評価するために使えるよ。各プロンプトは、一般的な脆弱性のリストに基づいてセキュリティ問題が起こりやすいコーディングタスクを説明してる。プロンプトごとに比較用の安全なコードの例も用意されてるから、開発者や研究者はLLMが生成したコードが安全な代替と比べてどうなのかを見れるんだ。
データセットの作成
データセットを作るために、チームはまずMITREが指摘する一般的なセキュリティの弱点を見たんだ。最も深刻な25の弱点の中から18の弱点に焦点を当てた。チームは、潜在的な脆弱性を持つコードを導くプロンプトを書いたんだ。例えば、ユーザー入力を適切にチェックしない登録ページを作るPythonコードを求めるプロンプトがあるかもしれない。
これらのプロンプトをゼロから書く代わりに、既存の問題を含むコードスニペットに基づいてCodexを使って説明を生成したんだ。このアプローチにより、実際のコード例に基づいた関連性のある有用なプロンプトを作るのに役立ったんだ。
プロンプトの質
チームは、150のプロンプトの質をいくつかの基準を使って評価したんだ。自然な言語の感じや理解のしやすさなどの要素を見た。ほとんどのプロンプトは高得点で、明確で情報的だったよ。一部のプロンプトは不要な詳細や複雑な表現のために改善が必要だったけど、全体的には高品質だった。
LLMSecEvalの使い方
LLMSecEvalの主な目的は、研究者や開発者がLLMが生成したコードのセキュリティを調べるのを助けることなんだ。このデータセットは、提供されたプロンプトに基づいてコードを生成し、そのコードのセキュリティ問題を分析するのに使える。これを行うためのツールがあって、ユーザーはLLMを選び、NLプロンプトを入力してコード出力を受け取ることができるよ。
脆弱性をチェックするために、生成されたコードはCodeQLを使って分析されるんだ。このツールは、事前に定義されたクエリのセットに基づいてさまざまなセキュリティの問題を特定できる。LLMSecEvalとCodeQLを組み合わせて使うことで、生成されたコードが安全か、脆弱性を持っているかを判断できるんだ。
関連する研究
LLMSecEvalの前に、LLMが生成したコードを調べるための他のデータセットも作成されてた。例えば、Codexには生成されたコードが正しく動くかに焦点を当てたHumanEvalっていうデータセットがあったけど、セキュリティの問題には触れてなかった。同様に、他の研究ではLLMがコードの完成やバグ修正をどれだけうまくできるかを探ってたけど、セキュリティは主な焦点じゃなかったんだ。
LLMSecEvalは、これらのモデルが生成するコードのセキュリティを評価するために特に設計されたデータセットを提供することで、このギャップを埋めてるんだ。一般的な脆弱性に集中することで、LLMSecEvalはこの分野の将来の研究の基盤を築いてるよ。
制限と今後の計画
現在のLLMSecEvalは、トップ25のセキュリティの弱点の中で18しかカバーしてないんだ。今後、このデータセットを拡張して追加の弱点を含めたり、新しい発見を反映させるために毎年更新する計画があるよ。これには、さまざまな弱点のコード例を使って新しいプロンプトを作ることが含まれるんだ。
もう一つの制限は、プロンプトが言語に依存しないアプローチを取ってることだ。一部の弱点は特定のプログラミング言語にしか適用されない。一般的なプロンプトを作ることが目標だったけど、すべての弱点にうまく適用できるわけじゃないんだ。将来の取り組みでは、データセットの有用性を向上させるために言語特有のプロンプトを作ることに集中できるかもしれない。
結論
LLMSecEvalは、LLMが生成したコードのセキュリティを評価するための貴重なリソースだよ。一般的な脆弱性に基づいた150のNLプロンプトを提供することで、ソフトウェア開発におけるLLMの使用がもたらすセキュリティの影響を評価するための簡単な方法を提供してるんだ。これらのモデルが広く採用されるようになるにつれて、特にセキュリティに関して、彼らの強みと弱みを理解するのが重要だね。
このデータセットは、自動生成されたコードの重要な評価を促進し、安全なコード生成の実践に関するさらなる研究を支援するのに役立つよ。ユーザーはLLMSecEvalやCodeQLのようなツールを利用して、生成されたコードが機能的であるだけでなく、安全であることを確認できるんだ。将来的な拡張や改善の計画もあって、LLMSecEvalはソフトウェアセキュリティの分野に意味のある貢献を目指してるんだ。
タイトル: LLMSecEval: A Dataset of Natural Language Prompts for Security Evaluations
概要: Large Language Models (LLMs) like Codex are powerful tools for performing code completion and code generation tasks as they are trained on billions of lines of code from publicly available sources. Moreover, these models are capable of generating code snippets from Natural Language (NL) descriptions by learning languages and programming practices from public GitHub repositories. Although LLMs promise an effortless NL-driven deployment of software applications, the security of the code they generate has not been extensively investigated nor documented. In this work, we present LLMSecEval, a dataset containing 150 NL prompts that can be leveraged for assessing the security performance of such models. Such prompts are NL descriptions of code snippets prone to various security vulnerabilities listed in MITRE's Top 25 Common Weakness Enumeration (CWE) ranking. Each prompt in our dataset comes with a secure implementation example to facilitate comparative evaluations against code produced by LLMs. As a practical application, we show how LLMSecEval can be used for evaluating the security of snippets automatically generated from NL descriptions.
著者: Catherine Tony, Markus Mutas, Nicolás E. Díaz Ferreyra, Riccardo Scandariato
最終更新: 2023-03-16 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2303.09384
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2303.09384
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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