Вайб-кодинг в более чем 80% случаев приводит к критическим уязвимостям |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-12-15 11:45 Современные ИИ агенты на различных бенчмарках показывают впечатляющие результаты по кодингу. Но сколько из этих задач в бенчмарках решены не только функционально правильно, но и правильно с точки зрения безопасности? В свежей работе исследователи представили бенчмарк для оценки безопасности кода, генерируемого автономными агентами (вроде SWE-Agent и OpenHands) в контексте целых репозиториев. Вместо простых сниппетов авторы собрали 200 сложных задач на основе реальных исторических исправлений уязвимостей (CVE) в open-source Python проектах. Результаты получились интересные: хотя современные SOTA-агенты (на базе Claude 3.5 Sonnet) решают 61% задач функционально верно, более 80% этих рабочих решений содержат критические уязвимости. Это подсвечивает фундаментальный разрыв между полезностью кода и его безопасностью. Источник: joyreactor.cc Комментарии: |
|