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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. コンピュータセキュリティシンポジウム
  4. 2023

入力時の日本語と英語の差異がChatGPTで生成するコードの安全性に与える影響の考察

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228823
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228823
29a20969-613e-4ed1-a3c8-901a8b301b61
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CSS2023210.pdf IPSJ-CSS2023210.pdf (644.5 kB)
 2025年10月23日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, CSEC:会員:¥0, SPT:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type Symposium(1)
公開日 2023-10-23
タイトル
タイトル 入力時の日本語と英語の差異がChatGPTで生成するコードの安全性に与える影響の考察
タイトル
言語 en
タイトル Analysis of the effect of the difference between Japanese and English input on ChatGPT-generated secure codes
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 大規模言語モデル,セキュアコーディング,ChatGPT
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
株式会社日立製作所
著者所属
株式会社日立製作所
著者所属
株式会社日立製作所
著者所属(英)
en
Hitachi, Ltd.
著者所属(英)
en
Hitachi, Ltd.
著者所属(英)
en
Hitachi, Ltd.
著者名 山岸, 伶

× 山岸, 伶

山岸, 伶

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笹, 晋也

× 笹, 晋也

笹, 晋也

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藤井, 翔太

× 藤井, 翔太

藤井, 翔太

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著者名(英) Rei, Yamagishi

× Rei, Yamagishi

en Rei, Yamagishi

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Shinya, Sasa

× Shinya, Sasa

en Shinya, Sasa

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Shota, Fujii

× Shota, Fujii

en Shota, Fujii

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 大規模言語モデルによって自動生成されるコードは,ソフトウェア開発での利用が期待される.先行研究は ChatGPT で生成された21種類のコードの安全性を検証し,ChatGPTが脆弱なコードを生成する場合もあることを明らかにした.一方で,ChatGPTは入力時の言語による出力の違いが知られているが,生成されるコードの安全性への影響は明らかになっていない.この影響が不明瞭であれば,英語を母国語としない開発者が安全でないコードを生成する,不必要な負担を強いられるなどの懸念がある.そこで本研究では,入力時の言語の違いによるコードの安全性への影響調査を目的に,ChatGPTにそれぞれ同一の内容を示す英語と日本語の文でコード生成を指示し,6種類の条件で合計450個のコードを生成した.分析の結果,日本語と英語両方で安全でないコードが生成されるが,多くの場合入力の言語に依存しない傾向を示した.また,検証で同一の内容で異なるプログラミング言語の出力を指示した結果,コードの安全性は出力のプログラミング言語が提供するAPIの安全性やユーザビリティに依存している傾向が示唆された.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Codes automatically generated by LLM are expected to be used in software development. A previous study revealed that ChatGPT sometimes generates vulnerable codes. While ChatGPT is known to generate different output depending on the language of input, the effect on the security of the codes is not clear. If this effect is unclear, there is a concern that non-native developers will generate insecure code or be forced to bear unnecessary burdens. To investigate the effect by input language differences, we generated a total of 450 codes with the input of ChatGPT in English and Japanese under six different conditions. The analysis showed that insecure codes were generated in both English and Japanese, but in most cases, they were independent of the language of input. In addition, the analysis of the results suggested that the code security tends to depend on the security and usability of the programming API.
書誌情報 コンピュータセキュリティシンポジウム2023論文集

p. 1544-1551, 発行日 2023-10-23
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:42:20.962483
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