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bitcoder-v2-research — コードセキュリティの脆弱性検出におけるLLMの汎化限界を文書化した研究リポジトリ。SQLインジェクション、パストラバーサル、アクセス制御の欠陥について、合成データセットと実世界データセット(Juliet、OWASP、CVEfixes、VUDENC)にわたる相互評価を実施。 | Kitploit
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GitHubbytepro-ai/bitcoder-v2-research

bitcoder-v2-research

コードセキュリティの脆弱性検出におけるLLMの汎化限界を文書化した研究リポジトリ。SQLインジェクション、パストラバーサル、アクセス制御の欠陥について、合成データセットと実世界データセット(Juliet、OWASP、CVEfixes、VUDENC)にわたる相互評価を実施。

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11171ヶ月前未レビュー

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BitCoder-v2 研究

組織: Bytepro AI
ステータス: アクティブな研究 — プライベートリポジトリ
ターゲット: arXiv Q3 2026 + ARC Prize Paper Track Nov 2026

研究目的

数学的推論(SAIR、arXiv:2504.18897)で観測された単一プロンプトの上限が、 コードセキュリティの脆弱性検出でも再現されることを実証的に記録し、 ルーター仮説がドメイン非依存であることを確認する。

論文の主張

gpt-oss-20b + 構造化チートシートは、合成分布(Juliet、OWASP Benchmark)では フロンティアモデルに匹敵するが、実世界データ(CVEfixes、VUDENC)への 分布シフトでは崩壊し、コードセキュリティタスクにおけるLLMの汎化上限を 記録する。

脆弱性カテゴリ

カテゴリCWEデータソース
SQLインジェクションCWE-89VUDENC + Juliet + 合成
パストラバーサルCWE-22VUDENC + Juliet + 合成
ハードコードされた認証情報CWE-798Juliet + 合成
N+1クエリパターン—合成のみ
アクセス制御の欠陥CWE-284合成のみ

実験設計

相互評価マトリクス:

  • 合成 → 合成(ベースライン)
  • 合成 → 実世界(分布シフト — 崩壊を想定)
  • 実世界 → 実世界(能力上限)
  • 実世界 → 合成(転移チェック)

モデル

  • ベースライン: OpenRouter経由のgpt-oss-20b(推論抑制、 低温 — SAIR手法と一致)
  • フロンティア参照: Together AI経由のGPT-4oまたはClaude Sonnet
  • ターゲット: BitCoderデータセットでファインチューニングしたQwen2.5-14B

リポジトリ構造

  • scripts/ — データ処理および評価スクリプト
  • data/processed/ — 処理済みデータセット(プライベート時はgitignore)
  • experiments/ — 結果と分析
  • cheatsheets/ — 構造化された脆弱性知識(プライベート)
  • models/ — ファインチューニング設定(チェックポイントはgitignore)
  • papers/ — 論文ドラフト
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