Группа исследователей из Стэнфордского университета изучила влияние использования интеллектуальных помощников при написании кода на появление в коде уязвимостей. Рассматривались решения на базе платформы машинного обучения OpenAI Codex, такие как GitHub Copilot, позволяющие формировать достаточно сложные блоки кода, вплоть до готовых функций. Опасения связаны с тем, что так как для тренировки модели машинного обучения использован реальный код из публичных репозиториев GitHub, в том числе содержащий уязвимости, синтезированный код может повторять ошибки и предлагать код, в котором присутствуют уязвимости, а также не учитывать необходимость выполнения дополнительных проверок при обработке внешних данных.
Ссылка: https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=58402