GitHub Copilot 被爆四成代碼存安全漏洞
近日研究人員發(fā)現(xiàn)，GitHub Copilot 提供的代碼中有接近 40% 存在 bug。研究人員創(chuàng)建了 89 個測試場景以考查其代碼質量，編寫出了 1600 多個程序，經(jīng)過全面審查，證實了 GitHub Copilot 自動生成的代碼存在安全漏洞。
來源于GitHub官網(wǎng)
GitHub Copilot 是 GitHub 和 OpenAI 聯(lián)手發(fā)布了人工智能代碼工具，Copilot 是基于 OpenAI 全新的 Codex 模型，Codex 是 AI 語言模型 GPT-3 的一種延伸版本，但是在代碼生成方面比 GPT-3 強大得多，它可以根據(jù)當前代碼中上下文語義，自動生成代碼或建議供程序員選擇，而且該模型可以不斷地學習，從而變得更智能化。
這次 GitHub Copilot存 在安全漏洞問題，首先出現(xiàn)在名為《An Empirical Cybersecurity Evaluation of GitHub Copilot's Code Contributions》學術論文上，該論文作者考慮到 Copilot 處理大量未經(jīng)審查的代碼，語言模型肯定會從一些錯誤代碼中學習，他們從而引發(fā)了對 Copilot 代碼安全性的擔憂。
論文研究人員從三個維度測試 Copilot 代碼安全性：
弱點的多樣性，在可能存在此類漏洞的情況下，它傾向于生成受 CWE 前 25 名弱點影響的代碼
prompt 的多樣性，它對特定場景的上下文的響應（SQL 注入）
領域的多樣性，它對領域的反應，即編程語言/范式
研究人員總共為 Copilot 生成了 89 個不同的場景（類似于高風險常見弱點枚舉(CWE)），生成了 1692 個程序，發(fā)現(xiàn) 40% 程序存在安全漏洞。
實際上早在上個月，一篇題為《Evaluating Large Language Models Trained on Code 》的論文也研究 Copilot 安全性等問題。該論文研究表明：“基于 GPT 語言模型Codex雖然也能生成有效的解決方案，但是不能完全按照用戶意圖生成對應代碼，并且有可能會被濫用。”
對于此次 GitHub Copilot 安全漏洞問題，研究人員表示“盡管 Copilot 能快速生成大量代碼，建議使用 GitHub Copilot 的開發(fā)人員采取相關措施，最大程度減少代碼中出現(xiàn)安全漏洞的風險?！?/span>
OpenAI 公司上個月對基于 GPT 語言模型 Codex 算法進行了改進，并在測試版本中展示了 Codex 通過輸入自然語言命令到控制臺，直接生成代碼的能力，OpenAI 公司表示，之前的 Codex 版本可以解決 27% 的基準問題，而最新模型算法可以解決 37%，卻沒有提到任何關于避免安全漏洞問題。
對于此次 GitHub Copilot 存在安全漏洞事件，你怎么看？歡迎留言評論。
參考鏈接：
https://visualstudiomagazine.com/articles/2021/08/26/github-copilot-security.aspx
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