Обзор методов обнаружения уязвимостей в исходном коде с использованием ИИ-агентов

Abstract

В статье авторы обозревают основные выводы из рецензируемых исследований (2019–2025 гг.) по использованию больших языковых моделей, для обнаружения уязвимостей в коде. Мы фокусируемся на методах анализа больших кодовых баз, роли тонкой настройки против поиска, актуальности тонкой настройки языковых моделей, для этой задачи, оценке и сравнения эффективности разных методологии.

In the article, the authors review the main findings from peer-reviewed studies (2019-2025) on the use of large language models to detect vulnerabilities in code. We focus on methods for analyzing large codebases, the role of fine-tuning versus search, the relevance of fine-tuning language models for this task, and evaluating and comparing the effectiveness of different methodologies.