一项评估三种本地大型语言模型(Qwen2.5-Coder 7B、Qwen2.5-Coder 14B和DeepSeek-Coder 6.7B)检测Python的`random`模块用于加密目的的误用能力的测试显示,检测率很低。在60次试验中,只有38%的有漏洞的代码片段被标记出来,而使用`secrets`模块的安全替代方案从未被标记。研究表明,模型可能更依赖于识别已知的危险函数名称,而不是理解其使用方式的实际安全影响。 AI
影响 突显了LLM在安全敏感应用程序的代码审查能力方面的潜在弱点。
排序理由 研究论文,详细介绍了LLM在特定编码任务上的表现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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