Security Vulnerabilities in AI-Generated Code: A Large-Scale Analysis of Public GitHub Repositories
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Schreiber, Maximilian, Tippe, Pascal |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Is GitHub's Copilot as Bad as Humans at Introducing Vulnerabilities in Code?
von: Asare, Owura, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Asare, Owura, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Security Weaknesses of Copilot-Generated Code in GitHub Projects: An Empirical Study
von: Fu, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Fu, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Demystifying and Detecting Agentic Workflow Injection Vulnerabilities in GitHub Actions
von: Wang, Shenao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Shenao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Unveiling A Hidden Risk: Exposing Educational but Malicious Repositories in GitHub
von: Masud, Md Rayhanul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Masud, Md Rayhanul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Unpacking Security Scanners for GitHub Actions Workflows
von: Fares, Madjda, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Fares, Madjda, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Bugdar: AI-Augmented Secure Code Review for GitHub Pull Requests
von: Naulty, John, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Naulty, John, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Characterizing and Modeling the GitHub Security Advisories Review Pipeline
von: Segal, Claudio, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Segal, Claudio, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the effectiveness of Large Language Models for GitHub Workflows
von: Zhang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LLM-Enabled Open-Source Systems in the Wild: An Empirical Study of Vulnerabilities in GitHub Security Advisories
von: Shifat, Fariha Tanjim, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shifat, Fariha Tanjim, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Enhancing Security of AI-Based Code Synthesis with GitHub Copilot via Cheap and Efficient Prompt-Engineering
von: Res, Jakub, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Res, Jakub, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Security Concerns in Generative AI Coding Assistants: Insights from Online Discussions on GitHub Copilot
von: Ferreyra, Nicolás E. Díaz, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ferreyra, Nicolás E. Díaz, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Security in the Age of AI Teammates: An Empirical Study of Agentic Pull Requests on GitHub
von: Siddiq, Mohammed Latif, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Siddiq, Mohammed Latif, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Eradicating the Unseen: Detecting, Exploiting, and Remediating a Path Traversal Vulnerability across GitHub
von: Akhoundali, Jafar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Akhoundali, Jafar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Can Highlighting Help GitHub Maintainers Track Security Fixes?
von: Liu, Xueqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Xueqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Automating the Detection of Code Vulnerabilities by Analyzing GitHub Issues
von: Cipollone, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cipollone, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Granite: Granular Runtime Enforcement for GitHub Actions Permissions
von: Moazen, Mojtaba, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Moazen, Mojtaba, et al.
Veröffentlicht: (2025)
"I wasn't sure if this is indeed a security risk": Data-driven Understanding of Security Issue Reporting in GitHub Repositories of Open Source npm Packages
von: Ghosh, Rajdeep, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ghosh, Rajdeep, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Heimdallr: Characterizing and Detecting LLM-Induced Security Risks in GitHub CI Workflows
von: Ruan, Bonan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ruan, Bonan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Exploring User Privacy Awareness on GitHub: An Empirical Study
von: Alfieri, Costanza, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Alfieri, Costanza, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Prevalence and Usage of Commit Signing on GitHub: A Longitudinal and Cross-Domain Study
von: Sharma, Anupam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sharma, Anupam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
IssueGuard: Real-Time Secret Leak Prevention Tool for GitHub Issue Reports
von: Rahman, Md Nafiu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rahman, Md Nafiu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Six Million (Suspected) Fake Stars in GitHub: A Growing Spiral of Popularity Contests, Spams, and Malware
von: He, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Benchmarking LLMs and LLM-based Agents in Practical Vulnerability Detection for Code Repositories
von: Yildiz, Alperen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yildiz, Alperen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Hidden Dangers of Public Serverless Repositories: An Empirical Security Assessment
von: Marin, Eduard, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Marin, Eduard, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AVIATOR: Towards AI-Agentic Vulnerability Injection Workflow for High-Fidelity, Large-Scale Code Security Dataset
von: Lbath, Amine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lbath, Amine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Persistent Human Feedback, LLMs, and Static Analyzers for Secure Code Generation and Vulnerability Detection
von: Firouzi, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Firouzi, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
RealSec-bench: A Benchmark for Evaluating Secure Code Generation in Real-World Repositories
von: Wang, Yanlin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Yanlin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Policy-Driven Vulnerability Risk Quantification framework for Large-Scale Cloud Infrastructure Data Security
von: Shao, Wanru
Veröffentlicht: (2026)
von: Shao, Wanru
Veröffentlicht: (2026)
Large-Scale (Semi-)Automated Security Assessment of Consumer IoT Devices -- A Roadmap
von: Schöttle, Pascal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Schöttle, Pascal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Broken by Default: A Formal Verification Study of Security Vulnerabilities in AI-Generated Code
von: Blain, Dominik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Blain, Dominik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
BinPool: A Dataset of Vulnerabilities for Binary Security Analysis
von: Arasteh, Sima, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Arasteh, Sima, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GoodVibe: Security-by-Vibe for LLM-Based Code Generation
von: Thang, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Thang, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Quantifying Security Vulnerabilities: A Metric-Driven Security Analysis of Gaps in Current AI Standards
von: Madhavan, Keerthana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Madhavan, Keerthana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SecRepoBench: Benchmarking Code Agents for Secure Code Completion in Real-World Repositories
von: Shen, Chihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shen, Chihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Assessing Vulnerability in Smart Contracts: The Role of Code Complexity Metrics in Security Analysis
von: Tehrani, Masoud Jamshidiyan
Veröffentlicht: (2024)
von: Tehrani, Masoud Jamshidiyan
Veröffentlicht: (2024)
Obfuscating Code Vulnerabilities against Static Analysis in JavaScript Code
von: Pagano, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pagano, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2026)
How Vulnerable Are AI Agents to Indirect Prompt Injections? Insights from a Large-Scale Public Competition
von: Dziemian, Mateusz, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dziemian, Mateusz, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SafeGenBench: A Benchmark Framework for Security Vulnerability Detection in LLM-Generated Code
von: Li, Xinghang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Xinghang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DeepCode AI Fix: Fixing Security Vulnerabilities with Large Language Models
von: Berabi, Berkay, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Berabi, Berkay, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Data Poisoning Vulnerabilities Across Healthcare AI Architectures: A Security Threat Analysis
von: Abtahi, Farhad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Abtahi, Farhad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Is GitHub's Copilot as Bad as Humans at Introducing Vulnerabilities in Code?
von: Asare, Owura, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
Security Weaknesses of Copilot-Generated Code in GitHub Projects: An Empirical Study
von: Fu, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Demystifying and Detecting Agentic Workflow Injection Vulnerabilities in GitHub Actions
von: Wang, Shenao, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Unveiling A Hidden Risk: Exposing Educational but Malicious Repositories in GitHub
von: Masud, Md Rayhanul, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Unpacking Security Scanners for GitHub Actions Workflows
von: Fares, Madjda, et al.
Veröffentlicht: (2026)