arXiv cs.AI· Jiongchi Yu, Keke Lian, Junqing Wang, Zhikang Fan, Zhaoxuan Li, Yongheng Huang, Ziming Zhao, Dong Zhang·· 10 小时前AI 评分45
A.S.E 2.0：仓库上下文如何影响 LLM 生成代码的安全性
A.S.E 2.0: Understanding How Repository Context Impacts the Security of LLM-Generated Code
AI 导读
研究团队构建 CASE-Bench，用 51 个真实项目中的 145 个仓库级 CVE 任务，评测仓库上下文对 LLM 生成代码安全性的影响。
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摘要：大语言模型（LLM）编程助手和智能体在生成代码之前会构建仓库上下文。对于安全敏感的代码，这一上下文决定了模型是看到项目的防护措施（例如授权检查），还是看到可供模仿的不安全代码。然而，上下文构建几乎完全是为功能正确性而设计的，而安全代码基准测试将上下文视为固定不变，因此仓库上下文如何影响生成代码的安全性仍不清楚。我们构建了 CASE-Bench，这是一个包含来自 51 个项目中真实 CVE 的 145 个仓库级任务的基准。每个任务都在 Docker 中运行，具有功能测试和经过双向验证的概念验证漏洞利用，并标注了强制执行或削弱其安全性的仓库代码。使用 CASE-Bench，我们比较了 13 种上下文构建方法和六种对照条件与六个 LLM，编辑单个上下文元素，并分析编程智能体的轨迹。我们发现：（1）面向功能的上下文将功能通过率最多提高 8.2 个百分点（pp），但安全通过率最多仅提高 3.7 pp；（2）省略某项防护措施会使安全通过率最多降低 8.1 pp，而插入一个不安全示例会使正确但可被利用的代码增加 6.3 pp；（3）编程智能体仅在 27-36% 的轨迹中观察到相关防护措施。这些发现为安全感知的上下文构建和安全代码评估提供了参考。
| 评论： | 15 页 |
| 主题： | 密码学与安全（cs.CR）；人工智能（cs.AI）；软件工程（cs.SE） |
| 引用为： | arXiv:2611.06294 [cs.CR] |
| （或 arXiv:2611.06294v1 [cs.CR] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.06294 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Jiongchi Yu [查看电子邮件]
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2026 年 11 月 4 日星期三 10:29:52 UTC（678 KB）
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