arXiv · AI· Zacharie Chenail-Larcher, Daniele Lunghi, Melissa Tessa, Quentin Sti\'evenart, Jacques Klein, Tegawend\'e F. Bissyand\'e, Florent Avellaneda, Naouel Moha·· 4 小时前AI 评分23
RiskyPy：面向 LLM 生成代码安全与功能联合评估的模型校准提示词生成方法
RiskyPy: Toward Model-Calibrated Prompt Generation for Joint Security and Functionality Evaluation of LLM-Generated Code
AI 导读
研究团队提出自动化流水线 RiskyPy，用于生成经模型能力校准的安全导向代码生成数据集。该方法基于 Python 语言及 2025 年 CWE Top 25 中的 18 个 CWE 领域，共构建了 101 个提示词。
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