Исследование влияния AI-ассистентов, подобных GitHub Copilot, на безопасность кода
- С сайта: OpenNet
- Вернуться к списку новостей
С сайта: OpenNet
Группа исследователей из Стэнфордского университета изучила влияние использования интеллектуальных помощников при написании кода на появление в коде уязвимостей. Рассматривались решения на базе платформы машинного обучения OpenAI Codex, такие как GitHub Copilot, позволяющие формировать достаточно сложные блоки кода, вплоть до готовых функций. Опасения связаны с тем, что так как для тренировки модели машинного обучения использован реальный код из публичных репозиториев GitHub, в том числе содержащий уязвимости, синтезированный код может повторять ошибки и предлагать код, в котором присутствуют уязвимости, а также не учитывать необходимость выполнения дополнительных проверок при обработке внешних данных.
#csn #cyber_news
Оригинальная версия на сайте:
Исследование влияния AI-ассистентов, подобных GitHub Copilot, на безопасность кода
Author:Группа исследователей из Стэнфордского университета изучила влияние использования интеллектуальных помощников при написании кода на появление в коде уязвимостей. Рассматривались решения на базе платформы машинного обучения OpenAI Codex, такие как GitHub Copilot, позволяющие формировать достаточно сложные блоки кода, вплоть до готовых функций. Опасения связаны с тем, что так как для тренировки модели машинного обучения использован реальный код из публичных репозиториев GitHub, в том числе содержащий уязвимости, синтезированный код может повторять ошибки и предлагать код, в котором присутствуют уязвимости, а также не учитывать необходимость выполнения дополнительных проверок при обработке внешних данных.
#csn #cyber_news
Оригинальная версия на сайте:
