一个名为CryptoBench的新数据集已被开发出来,用于评估大型语言模型(LLMs)检测代码中加密API滥用的能力。该数据集包含54个Python代码片段,包括易受攻击和安全的示例,并按常见的弱点枚举进行分类。对七个开源模型的初步测试显示,虽然一些模型检测率很高,但许多模型也会错误地将安全代码标记为易受攻击,这表明其区分能力不足。该数据集及相关的分析脚本已公开提供,以供进一步测试和研究。 AI
影响 该数据集有助于提高AI代码审查工具的安全审计能力,从而促进更健壮的软件开发。
排序理由 该条目描述了一个用于评估LLM代码审查能力的新数据集和基准测试,包括一篇预印本论文。[lever_c_降级自研究:ic=1 ai=1.0]
- CodeLlama
- Common Weakness Enumeration
- CryptoBench
- cryptography
- DeepSeek Coder
- hashlib
- LLM
- Ollama
- pycryptodome
- PyJWT
- Qwen2.5 Coder
- Requests
- self-supervised learning
- Zenodo
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →