LLMs Cannot Reliably Identify and Reason About Security Vulnerabilities (Yet?): A Comprehensive Evaluation, Framework, and Benchmarks
Author:
Affiliation:
1. Boston University
2. IBM Research
3. UNSW Sydney
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx8/10646615/10646598/10646663.pdf?arnumber=10646663
Reference50 articles.
1. Evaluating Large Language Models Trained on Code;Chen,2021
2. Palm 2 technical report;Anil,2023
3. Code Llama: Open Foundation Models for Code;Rozière,2023
4. May the source be with you
5. Gpt-4 technical report,2023
Cited by 1 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献，注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献，订阅后可以查看论文全部施引文献
1. Adversarial attacks and defenses for large language models (LLMs): methods, frameworks & challenges;International Journal of Multimedia Information Retrieval;2024-06-25
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