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English(EN) Security in LLM-Assisted Coding: A Systematic Literature Review

综述发现：LLM 辅助编码带来严重安全风险

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

发表在 arXiv 上的一篇系统性文献综述，强调了在软件开发中使用的大型语言模型 (LLM) 所带来的重大安全风险。该综述发现，由于训练数据中的偏见，LLM 经常生成不安全的代码和有缺陷的补丁，并且它们本身也容易受到直接攻击。目前对这些模型的评估方法受到数据污染和缺乏稳健安全指标的限制，这凸显了在安全集成中持续需要人工监督。 AI

影响 强调了 LLM 生成代码中关键的安全漏洞，并着重指出了改进安全指标和人工监督的必要性。

排序理由 该集群包含一篇发表在 arXiv 上的系统性文献综述，这是一篇研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Liang Yuan, Maryam Khanian Najafabadi, Mashud Rana, Varvara Vetrova ·

    LLM 辅助编码中的安全性：系统性文献综述

    arXiv:2610.15482v1 Announce Type: cross Abstract: Large Language Models accelerate software development but introduce severe security vulnerabilities. This systematic review investigates security risks in automated coding, benchmark limitations, and the role of human developers. …

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