Привет, Хабр!

На связи Максим Митрофанов, ML-лид команды Application Security в  Positive Technologies. Мы занимаемся прикладными вопросами машинного обучения по направлению безопасной разработки, регулярно изучаем новые технические репорты и доменные статьи, разбором одной из которых я и хотел бы поделиться с вами.

Исследуя подходы к оценке больших языковых моделей в разрезе безопасной разработки, мы наткнулись на статью "LLMs Cannot Reliably Identify and Reason About Security Vulnerabilities (Yet?): A Comprehensive Evaluation, Framework, and Benchmarks", которая посвящена анализу применения LLM в задаче обнаружения уязвимостей в исходном коде. 

Перевод фрагментов статьи, представленных в обзоре, не является дословным. Разбор содержит личные комментарии и размышления, возникшие в процессе чтения, и, на мой взгляд, будет особенно интересен специалистам по информационной безопасности и ML-инженерам, внедряющим ИИ в R&D-процессы компаний.

Источник: Хабрахабр

Источник: mmitrofanov (Positive Technologies)

Перейти на сайт

Другие материалы на сайте b.Z - Записки о гаджетах, людях и музыке