cve-bench — AI 에이전트가 실제 보안 취약점을 수정하는 성능을 평가하기 위한 벤치마크입니다. | Kitploit

CVE-Bench

실제 보안 취약점 수정에 있어 LLM 에이전트를 평가하기 위한 벤치마크입니다. 에이전트는 샌드박스 처리된 Docker 컨테이너 안에서 실행되며, 관리자의 보안 테스트 스위트를 기준으로 점수가 매겨집니다.

요구 사항

Python 3.12+
Docker
환경(또는 .env 파일)의 OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY 및/또는 POOLSIDE_API_KEY

의존성 설치:

pip install poetry
poetry install

작업 구조

각 작업은 아래에 있으며 다음을 포함합니다:

tasks/{CVE-ID}/

tasks/CVE-2026-33175/
├── meta.json           # GHSA ID, CWE, CVSS, repo URL, vulnerable and fixed SHAs
├── setup.sh            # Clones repo, checks out the vulnerable SHA, installs dependencies
├── run_tests.sh        # Injects test_security.py into the repo and runs pytest
├── test_security.py    # Security tests (xfail on vulnerable code, pass on the fix)
├── advisory.md         # Full GHSA advisory (richest prompt)
├── diagnose.md         # Behavioural description only — no file or function names
├── locate.md           # File and function only — no description of the flaw
└── Dockerfile          # Optional; only present when the task needs extra system deps

{
  "ghsa_id": "GHSA-xxxx-xxxx-xxxx",
  "cwe": ["CWE-287"],
  "cvss": 9.1,
  "repo": {
    "url": "https://github.com/org/project",
    "vulnerable_sha": "abc123^",
    "fixed_sha": "abc123"
  }
}

단계	검사 내용
vulnerable	보안 테스트가 취약한 SHA에서 실패(또는 xfail)해야 함
fixed	보안 테스트가 수정된 SHA에서 통과해야 함
regression	비보안 테스트가 수정된 SHA에서 통과해야 함

플래그	설명	기본값
`--model`	하나 이상의 `provider:model-id` 문자열	구성된 모든 모델
`--prompt-type`	`advisory`, `diagnose`, `locate` 또는 임의의 조합	세 가지 모두
`--task`	하나 이상의 작업 ID	모든 작업
`--clean`	시작 전에 선택된 범위의 기존 결과 삭제	꺼짐

{
  "cve_id": "CVE-2026-33175",
  "model_id": "openai:gpt-5.5",
  "prompt_type": "advisory",
  "timestamp": "2026-05-01T12:00:00",
  "model_duration_s": 142.3,
  "test_duration_s": 8.1,
  "turns": [
    {
      "tool_calls_and_results": [...],
      "input_tokens": 12400,
      "output_tokens": 310
    }
  ],
  "tests": [
    {
      "kind": "security",
      "name": "test_email_verified",
      "outcome": "passed"
    }
  ]
}

src/harness/
├── run.py                  # Entry point; parses args, wires components, calls BenchmarkRunner
├── client/
│   ├── factory.py          # Parses provider:model-id, returns the correct LLMClient
│   ├── _client.py          # Abstract LLMClient, ToolCall and LLMTurn dataclasses
│   ├── anthropic.py        # Anthropic SDK integration
│   └── oai.py              # OpenAI SDK integration (also used for Poolside)
├── agent/
│   ├── core.py             # Agentic loop: calls client, dispatches tool calls, threads messages
│   └── runner.py           # Wraps Agent, tracks timing and turn list
├── bench/
│   ├── runner.py           # Orchestrates setup → agent → security tests → regression tests
│   ├── result.py           # BenchmarkResult and TestResult dataclasses, JSON serialisation
│   └── repository.py       # Writes result files to disk
└── task/
    ├── tools.py             # Tool implementations: ListFiles, ReadFile, SearchInFiles,
    │                        #   EditFile, CreateFile, DeleteFile, RunPytest
    └── prompt_loader.py     # Reads advisory.md / diagnose.md / locate.md

도구	설명
`list_files`	저장소의 파일 및 디렉터리 나열
`read_file`	파일 내용 읽기, 선택적으로 줄 범위 지정
`search_in_files`	코드베이스 전체에서 정규식 검색, 선택적 파일 글로브 지원
`edit_file`	기존 파일의 줄 범위 교체
`create_file`	새 파일 생성
`delete_file`	파일 삭제
`run_pytest`	프로젝트의 테스트 스위트 실행, JSON 보고서 반환

@misc{gattipinheiro2026cvebench,
  author       = {Gatti Pinheiro, Giovanni},
  title        = {{CVE-Bench}: Benchmarking {LLM} Agents on Real-World Security Vulnerability Fixes},
  year         = {2026},
  howpublished = {\url{https://giovannigatti.github.io/cve-bench}},
  note         = {Code available at \url{https://github.com/GiovanniGatti/cve-bench}}
}

cve-bench

인기

Docker 이미지 빌드

작업 검증

벤치마크 실행

결과 형식

차트 생성

하네스 아키텍처

작업 추가

공지

이 작업 인용

라이선스

제공자	형식	API 키 환경 변수
OpenAI	`openai:gpt-5.5`	`OPENAI_API_KEY`
Anthropic	`anthropic:claude-haiku-4-5-20251001`	`ANTHROPIC_API_KEY`
Poolside	`poolside:laguna-m.1`	`POOLSIDE_API_KEY`