Llama-Code Shield解读：大模型代码安全护盾解析

引言

大模型目前被广泛用于生成代码数据，能有效地提高研发效率。但LLM生成的代码中潜藏的安全漏洞，也成了悬在头顶的达摩克利斯之剑。最近，Llama-3的问世，不仅带来了新的代码生成能力，更配备了Code Shield这一安全检测利器，为LLM生成的代码筑起了一道坚固的防线。

腾讯朱雀实验室基于Llama-3开源的Code Shield项目，进行了相关的技术分析和实验测试。总体而言，Code Shield不仅为LLM生成的代码提供了安全检测的有效途径，更在误报率和扫描效率之间找到了平衡点。尽管当前开源版本的Code Shield在漏洞检测规则的使用上有所不足，但它的潜力巨大，只需根据项目需求添加相应的扫描检测规则，就能大幅提升检测成功率。

1. 概述

整体而言，Code Shield被嵌入了大模型部署的系统层面，专门对于LLM输入内容的代码安全进行监管和检测，其具体流程图如下图所示：

图1. Code Shield在生产部署环境中的流程图

2. 技术分析：双层扫描，快速精准

Code Shield通过两层扫描解决方案快速处理输入LLM生成的代码。根据Meta的技术报告，Code Shield将首先粗略扫描生成的代码，如果第一层扫描认为内容可疑，则进行更全面的分析。

Code Shiel