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AIDB Daily Papers

LLM生成コードのセキュリティ:比較分析

原題: Security of LLM-generated Code: A Comparative Analysis
著者: Srivathsan G Morkonda, Mahmoud Selim, Hala Assal
公開日: 2026-05-21 | 分野: LLM セキュリティ cs.AI cs.SE cs.CR AI支援

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 7つの人気LLMが生成したコードのセキュリティリスクを実証的に評価しました。
  • LLMは開発者の生産性向上や学習速度向上に貢献する一方、生成コードに脆弱性が含まれるリスクが指摘されています。
  • 評価した全てのLLMが生成したコードに、クリティカルまたは高深刻度の脆弱性が多数含まれていることが判明しました。

Abstract

The majority of software developers use or are planning to use Artificial Intelligence (AI) tools in their development processes. Their top reasons include improving productivity and faster learning. In fact, Large Language Model (LLM)-generated code is currently in production, including in major tech companies. However, concerns were raised about the risks associated with the use of AI tools to generate code. In this paper, we focus our attention on the risks to software security. We empirically evaluate the security of code generated by seven popular LLMs. We build upon previous work to mimic the behaviours of developers when using LLMs to generate code. Our results show that all seven LLMs that we have evaluated generate code that contains vulnerabilities, the majority of which are of critical or high severity.

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