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LLMSecCode、CodeRefine、SQL-GEN、AutoTest：本周Text2Code相关论文一览 如遇无法添加，请加微信 iamxxn886 LLMSecCode：探究大型语言模型在安全编码领域的评估 发布时间：2024 年 08 月 28 日 软件开发 LLM应用 网络安全 LLMSecCode: Evaluating Large Language Models for Secure Coding 在快速部署大型语言模型 (LLM) 时，必须慎重考虑其对网络安全的影响。我们的研究聚焦于优化适合安全编码 (SC) 的 LLM 选择流程。为此，我们提出了几个关键研究问题：如何简化 LLM 评估？评估应侧重哪些方面？如何确保评估的公正性？为解答这些问题，我们开发了开源框架 LLMSecCode，旨在客观评估 LLM 的 SC 能力。实验表明，参数和提示的变化分别导致 10% 和 9% 的性能差异。与外部权威结果对比，差异仅为 5%。我们致力于提升框架的易用性，并欢迎外部贡献以推动其发展。借助 LLMSecCode，我们期望推动
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