Insights into Security-Related AI-Generated Pull Requests
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Rabbi, Md Fazle, Turzo, Asif K., Champa, Arifa I., Zibran, Minhaz F. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
The Quiet Contributions: Insights into AI-Generated Silent Pull Requests
di: Hasan, S M Mahedy, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hasan, S M Mahedy, et al.
Pubblicazione: (2026)
Chasing the Clock: How Fast Are Vulnerabilities Fixed in the Maven Ecosystem?
di: Rabbi, Md Fazle, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rabbi, Md Fazle, et al.
Pubblicazione: (2025)
Understanding Software Vulnerabilities in the Maven Ecosystem: Patterns, Timelines, and Risks
di: Rabbi, Md Fazle, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rabbi, Md Fazle, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Task-Level Evaluation of AI Agents in Open-Source Projects
di: Rahman, Shojibur, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rahman, Shojibur, et al.
Pubblicazione: (2026)
Insights into Dependency Maintenance Trends in the Maven Ecosystem
di: Chowdhury, Barisha, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chowdhury, Barisha, et al.
Pubblicazione: (2025)
When AI Teammates Meet Code Review: Collaboration Signals Shaping the Integration of Agent-Authored Pull Requests
di: Nachuma, Costain, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nachuma, Costain, et al.
Pubblicazione: (2026)
Decoding Dependency Risks: A Quantitative Study of Vulnerabilities in the Maven Ecosystem
di: Nachuma, Costain, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nachuma, Costain, et al.
Pubblicazione: (2025)
Faster Releases, Fewer Risks: A Study on Maven Artifact Vulnerabilities and Lifecycle Management
di: Shafin, Md Shafiullah, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shafin, Md Shafiullah, et al.
Pubblicazione: (2025)
HEJ-Robust: A Robustness Benchmark for LLM-Based Automated Program Repair
di: Rabbi, Fazle, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rabbi, Fazle, et al.
Pubblicazione: (2026)
Secure-Instruct: An Automated Pipeline for Synthesizing Instruction-Tuning Datasets Using LLMs for Secure Code Generation
di: Li, Junjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Junjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Multi-Language Perspective on the Robustness of LLM Code Generation
di: Rabbi, Fazle, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rabbi, Fazle, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quality and Security Signals in AI-Generated Python Refactoring Pull Requests
di: Almukhtar, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Almukhtar, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2026)
Bias Unveiled: Investigating Social Bias in LLM-Generated Code
di: Ling, Lin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ling, Lin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generative AI for Pull Request Descriptions: Adoption, Impact, and Developer Interventions
di: Xiao, Tao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xiao, Tao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Beyond Translation Accuracy: Addressing False Failures in LLM-Based Code Translation
di: Rabbi, Fazle, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rabbi, Fazle, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Landscape of Toxicity: An Empirical Investigation of Toxicity on GitHub
di: Sarker, Jaydeb, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sarker, Jaydeb, et al.
Pubblicazione: (2025)
From First Patch to Long-Term Contributor: Evaluating Onboarding Recommendations for OSS Newcomers
di: Turzo, Asif Kamal, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Turzo, Asif Kamal, et al.
Pubblicazione: (2024)
Let's Make Every Pull Request Meaningful: An Empirical Analysis of Developer and Agentic Pull Requests
di: Yoshioka, Haruhiko, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yoshioka, Haruhiko, et al.
Pubblicazione: (2026)
How Do Agentic AI Systems Deal With Software Energy Concerns? A Pull Request-Based Study
di: Mitul, Tanjum Motin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mitul, Tanjum Motin, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Value of Effective Pull Request Description
di: Pirouzkhah, Shirin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pirouzkhah, Shirin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Security in the Age of AI Teammates: An Empirical Study of Agentic Pull Requests on GitHub
di: Siddiq, Mohammed Latif, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Siddiq, Mohammed Latif, et al.
Pubblicazione: (2026)
How Do Agentic AI Systems Address Performance Optimizations? A BERTopic-Based Analysis of Pull Requests
di: Opu, Md Nahidul Islam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Opu, Md Nahidul Islam, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Exploratory Study on Fine-Tuning Large Language Models for Secure Code Generation
di: Li, Junjie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Junjie, et al.
Pubblicazione: (2024)
These Aren't the Reviews You're Looking For How Humans Review AI-Generated Pull Requests
di: Duma, Kacper, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Duma, Kacper, et al.
Pubblicazione: (2026)
Specification-Driven Code Translation Powered by Large Language Models: How Far Are We?
di: Saha, Soumit Kanti, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Saha, Soumit Kanti, et al.
Pubblicazione: (2024)
Automatic Pull Request Description Generation Using LLMs: A T5 Model Approach
di: Sakib, Md Nazmus, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sakib, Md Nazmus, et al.
Pubblicazione: (2024)
Evaluating the Impact of Data Cleaning on the Quality of Generated Pull Request Descriptions
di: Tire, Kutay, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tire, Kutay, et al.
Pubblicazione: (2025)
Early-Stage Prediction of Review Effort in AI-Generated Pull Requests
di: Minh, Dao Sy Duy, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Minh, Dao Sy Duy, et al.
Pubblicazione: (2026)
Why Are AI Agent Involved Pull Requests (Fix-Related) Remain Unmerged? An Empirical Study
di: Alam, Khairul, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Alam, Khairul, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Impact of Documentation on Test Engagement in Pull Requests in OSS
di: Amore, Teal, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Amore, Teal, et al.
Pubblicazione: (2026)
Empirical Analysis of Pull Requests for Google Summer of Code
di: Popoola, Saheed
Pubblicazione: (2024)
di: Popoola, Saheed
Pubblicazione: (2024)
GitHub Actions: The Impact on the Pull Request Process
di: Wessel, Mairieli, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Wessel, Mairieli, et al.
Pubblicazione: (2022)
Comparing AI Coding Agents: A Task-Stratified Analysis of Pull Request Acceptance
di: Pinna, Giovanni, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pinna, Giovanni, et al.
Pubblicazione: (2026)
Bugdar: AI-Augmented Secure Code Review for GitHub Pull Requests
di: Naulty, John, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Naulty, John, et al.
Pubblicazione: (2025)
Collaborator or Assistant? How AI Coding Agents Partition Work Across Pull Request Lifecycles
di: Jo, Young, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jo, Young, et al.
Pubblicazione: (2026)
Why Are Agentic Pull Requests Merged or Rejected? An Empirical Study
di: Peralta, Sien Reeve O., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Peralta, Sien Reeve O., et al.
Pubblicazione: (2026)
A Study of Library Usage in Agent-Authored Pull Requests
di: Twist, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Twist, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Social Bias in LLM-Generated Code: Benchmark and Mitigation
di: Rabbi, Fazle, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rabbi, Fazle, et al.
Pubblicazione: (2026)
Analyzing GitHub Issues and Pull Requests in nf-core Pipelines: Insights into nf-core Pipeline Repositories
di: Alam, Khairul, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Alam, Khairul, et al.
Pubblicazione: (2026)
On the Use of Agentic Coding: An Empirical Study of Pull Requests on GitHub
di: Watanabe, Miku, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Watanabe, Miku, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
The Quiet Contributions: Insights into AI-Generated Silent Pull Requests
di: Hasan, S M Mahedy, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Chasing the Clock: How Fast Are Vulnerabilities Fixed in the Maven Ecosystem?
di: Rabbi, Md Fazle, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Understanding Software Vulnerabilities in the Maven Ecosystem: Patterns, Timelines, and Risks
di: Rabbi, Md Fazle, et al.
Pubblicazione: (2025) -
A Task-Level Evaluation of AI Agents in Open-Source Projects
di: Rahman, Shojibur, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Insights into Dependency Maintenance Trends in the Maven Ecosystem
di: Chowdhury, Barisha, et al.
Pubblicazione: (2025)