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本篇来自David Noever的论文，主旨依然是对比以GPT4为代表的LLM与传统代码审计工具的效果对比，论文分析涵盖了许多资料库，包括美国国家航空航天局和国防部的资料库。GPT-4 发现的漏洞大约是同类产品的四倍。
"act as the world's greatest static code analyzer for all major programming languages. I will give you a code snippet, and you will identify the language and analyze it for vulnerabilities. Give the output in a format: filename, vulnerabilities detected as a numbered list, and proposed fixes as a separate numbered list."
上面是论文中对GPT4的系统上下文设定。
作者将这一背景应用于 OpenAI 的 7 个不同 LLM，其参数大小，跨越四个数量级： 350M (Ada), 6.7B (Curie), 175B (DaVinci/GPT3/GPT-3.5-turbo-16k), and 1.7 trillion (GPT-4)。 在所有情况下使用应用程序接口自动查询 LLM，在系统上下文中查找漏洞和修复，然后使用八种流行编程语言（C、Ruby、PHP、Java、Javascript、C#、Go 和 Python）编写示例代码。
在每种情况下，作者都会要求 LLM 识别编码语言、查找漏洞并提出修复建议。
安全漏洞单一代码库包含 128 个代码片段，以所有八种编程语言为例，说明了 33 个漏洞类别。这些类别包括从缓冲区溢出到敏感数据暴露。
LLM 与 Snyk 的漏洞类别比较
在对 213 个漏洞中的 60 个进行随机人工检查时，只有 4 个是误报，但 DaVinci 和 Snyk 这两个工具都有许多误报或漏报的漏洞。
本研究使用 Snyk 扫描了相同的代码库，并在运行中发现了 98 个漏洞，其中约三分之二的漏洞被列为高严重性漏洞（H66、M-20、L-12）。
使用GPT-4 API的结果显示发现了 393 个漏洞，几乎是 DaVinci（213 个）的两倍，是 Snyk（99 个）的四倍。
对 GPT-3-Turbo-16K 的评分大致相当于对 GPT-3 的评分结果，发现的漏洞数为 217 个。
这一观察结果表明，在 60 亿到 1750亿个参数之间，OpenAI GPT 系列中出现了重要的代码理解。
LLM 分析（GPT-4）与 Snyk 相比发现的漏洞类别
值得注意的是，测试的代码片段通常只有几十行或几百行，因此发送到模型的标记数量限制在 500 个以下。
该提示和令牌响应限制（1024）使 API 方法无法分析系统级漏洞或查看依赖关系或库错误。
由于漏洞测试的规模，这种方法是合理的，但未来使用 OpenAI 最近发布的代码解释器的工作应能实现系统级查询。
个人理解就是随着模型和API版本的演进，未来是可以进行超大项目乃至系统级项目的查询。
对大模型和大模型安全感兴趣的，同时对内容有疑问和建议，可以进群反馈
结束
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