Vergleich der Sicherheitsanfälligkeiten von durch ChatGPT generiertem Code und StackOverflow-Antworten

Core Concepts

Obwohl sowohl ChatGPT-generierter Code als auch StackOverflow-Antworten Sicherheitsrisiken bergen, enthält ChatGPT-generierter Code im Durchschnitt 20% weniger Sicherheitsanfälligkeiten als StackOverflow-Antworten.

Abstract

Die Studie vergleicht die Sicherheitsanfälligkeiten von Code-Snippets, die von ChatGPT generiert wurden, mit Antworten aus dem Online-Forum StackOverflow. Dazu wurden 108 Java-Sicherheitsfragen von StackOverflow verwendet und die gleichen Fragen ChatGPT gestellt, um den generierten Code zu sammeln. Anschließend wurden die Sicherheitsanfälligkeiten in beiden Datensätzen mithilfe des statischen Analysewerkzeugs CodeQL untersucht.
Die Ergebnisse zeigen, dass ChatGPT-generierter Code im Durchschnitt 20% weniger Sicherheitsanfälligkeiten enthält als StackOverflow-Antworten. Außerdem fanden sich in ChatGPT-Code 19 verschiedene Arten von Common Weakness Enumeration (CWE) Schwachstellen, während in StackOverflow-Antworten 22 Arten identifiziert wurden. Dennoch enthielten beide Plattformen insgesamt 274 einzigartige Sicherheitsanfälligkeiten und 25 verschiedene CWE-Typen, was darauf hindeutet, dass Entwickler sowohl bei KI-generiertem als auch bei menschlich erstelltem Code vorsichtig sein müssen.

Stats

"Verletzungen in ChatGPT-Snippets: 248"
"Verletzungen in StackOverflow-Snippets: 302"

Quotes

"Jeder kopierte und eingefügte Code, der von KI oder Menschen erstellt wurde, kann nicht blind vertraut werden und erfordert gute Softwaresicherheitspraktiken, um das Risiko zu reduzieren."
"Entwickler sind über die unsichere Verbreitung von Code sowohl von KI als auch von menschlichen Quellen uninformiert, da wir insgesamt 274 einzigartige Verletzungen und 25 verschiedene CWE-Typen gefunden haben."

Key Insights Distilled From

Just another copy and paste? Comparing the security vulnerabilities of ChatGPT generated code and StackOverflow answers

by Sivana Hamer... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15600.pdf

Deeper Inquiries

Wie können Entwickler am besten sicherstellen, dass sie sowohl KI-generierte als auch menschlich erstellte Code-Snippets auf Sicherheitsrisiken überprüfen?

Um sicherzustellen, dass sowohl KI-generierte als auch menschlich erstellte Code-Snippets auf Sicherheitsrisiken überprüft werden, sollten Entwickler mehrere bewährte Praktiken anwenden. Zunächst sollten sie statische Analysetools wie CodeQL verwenden, um potenzielle Sicherheitslücken in den Code-Snippets zu identifizieren. Diese Tools können automatisierte Scans durchführen und auf bekannte Schwachstellen hinweisen. Darüber hinaus ist es wichtig, manuelle Code-Reviews durchzuführen, um spezifische Sicherheitsprobleme zu erkennen, die möglicherweise von automatisierten Tools übersehen wurden.
Ein weiterer wichtiger Schritt ist die Validierung der Code-Snippets durch Penetrationstests und Sicherheitsprüfungen. Durch das Simulieren von Angriffen können Entwickler potenzielle Schwachstellen aufdecken und Maßnahmen ergreifen, um diese zu beheben. Darüber hinaus sollten Entwickler regelmäßig Schulungen und Schulungen zu sicheren Codierungspraktiken absolvieren, um ihr Bewusstsein für Sicherheitsrisiken zu schärfen und sicherzustellen, dass sie Best Practices beim Schreiben von Code befolgen.

Welche Faktoren könnten erklären, warum ChatGPT im Durchschnitt weniger Sicherheitsanfälligkeiten als StackOverflow-Antworten aufweist?

Es gibt mehrere Faktoren, die erklären könnten, warum ChatGPT im Durchschnitt weniger Sicherheitsanfälligkeiten aufweist als StackOverflow-Antworten. Erstens basiert ChatGPT auf einem trainierten Modell, das auf einer Vielzahl von Datenquellen basiert, was zu einer breiteren Wissensbasis führen kann. Im Gegensatz dazu sind die Antworten auf StackOverflow von menschlichen Benutzern verfasst, die möglicherweise nicht über das gleiche Maß an Training und Wissen verfügen wie das ChatGPT-Modell.
Darüber hinaus könnte die Art und Weise, wie ChatGPT-Code generiert wird, dazu beitragen, dass weniger Sicherheitsanfälligkeiten auftreten. Das Modell kann potenziell sicherere Codierungspraktiken implementieren oder bekannte Sicherheitslücken vermeiden, die in menschlich erstellten Code-Snippets häufiger auftreten können.
Ein weiterer wichtiger Faktor könnte die Validierung und Überprüfung des generierten Codes sein. Da ChatGPT automatisch generierten Code liefert, kann dieser Code möglicherweise einfacher auf Sicherheitsrisiken überprüft und angepasst werden, bevor er implementiert wird. Im Gegensatz dazu können menschlich erstellte Code-Snippets auf StackOverflow möglicherweise weniger gründlich überprüft werden, was zu einem höheren Risiko von Sicherheitsanfälligkeiten führen kann.

Wie können Sicherheitsaspekte in den Trainingsprozess von Large Language Models wie ChatGPT integriert werden, um die Erstellung von sicherem Code zu fördern?

Um die Erstellung von sicherem Code durch Large Language Models wie ChatGPT zu fördern, ist es wichtig, Sicherheitsaspekte in den Trainingsprozess zu integrieren. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, das Modell mit einem breiten Spektrum an sicherheitsrelevanten Daten zu trainieren, um sicherzustellen, dass es über ein umfassendes Verständnis von Sicherheitspraktiken und -konzepten verfügt.
Darüber hinaus können Sicherheitschecks und -validierungen in den Trainingsprozess integriert werden, um sicherzustellen, dass das Modell sicherheitsbewusstes Verhalten lernt. Dies könnte die Identifizierung und Vermeidung von Sicherheitslücken sowie die Implementierung bewährter Sicherheitspraktiken umfassen.
Es ist auch wichtig, ethische und rechtliche Aspekte im Trainingsprozess zu berücksichtigen, um sicherzustellen, dass das Modell keine potenziell schädlichen oder unsicheren Code-Snippets generiert. Durch die Integration von Sicherheitsaspekten in den Trainingsprozess können Large Language Models wie ChatGPT dazu beitragen, die Erstellung von sicherem Code zu fördern und die Sicherheit in der Softwareentwicklung zu verbessern.