Teknologi.Bagian dari ensiklopedia.onlineCari/
BerandaKomputasi & perangkat lunakCAREER: Secure Code Generation with Large Language Models
Proyek riset & pengembangan

CAREER: Secure Code Generation with Large Language Models

Ringkasan tujuan riset

Decoding dan prapelatihan sadar semantik diteliti untuk menghasilkan kode dari model bahasa yang memenuhi batas keamanan sekaligus tetap benar secara fungsional.

Komputasi & perangkat lunak1 rujukanProfil diperbarui
Lihat rujukanBandingkan proyek
Linimasa NSF 2442719Periode tercatat 2025-10-01 sampai 2030-09-30.NSF 2442719MulaiAkhir tercatat202520312025-10-012030-09-30
Linimasa dan catatan proyek

Tanggal dan TRL menurut catatan penerbit. Akhir periode dan target bukan bukti hasil riset.

Teknologi · CC BY 4.0 · Sumber data

Apa tujuan dan pendekatan risetnya?

Profil ini merangkum ruang lingkup proyek yang dipublikasikan National Science Foundation (NSF). Sumber diakses . Uraian pendekatan dan manfaat menyatakan tujuan pengembangan, kecuali sumber secara khusus melaporkan hasil.

Benchmark multiobjektif akan menilai model pada pemrograman dasar, pengembangan proyek nyata, dan kepatuhan terhadap instruksi dengan tingkat kesulitan berbeda. Algoritme decoding menerapkan kendala keamanan pada proses generasi, sementara prapelatihan sadar semantik mengajarkan praktik aman tanpa mengorbankan kemampuan kode umum. Riset menguji keamanan serta kebenaran secara bersama; kualitas kode keluaran tidak dianggap terjamin sebelum evaluasi.

Baca uraian penerbit

Konteks pengembangan

Institusi penerima pada catatan
University of Maryland, College Park
Program
Secure &Trustworthy Cyberspace
Periode pendanaan tercatat
2025-10-01 → 2030-09-30

Proyek kolaboratif beberapa institusi diwakili oleh satu catatan penghargaan. Institusi di atas adalah penerima pada catatan tersebut.

Klasifikasi NSF

  • Directorate for Computer and Information Science and Engineering
  • Cyber, Physical, & Intelligent Systems

Label penerbit dipertahankan sebagai konteks. Bidang katalog merupakan pengelompokan editorial.

Apa yang diketahui tentang statusnya?

Status pendanaan menurut NSFAktif (catatan pendanaan NSF)

Catatan NSF tidak melaporkan tingkat kesiapan teknologi (TRL). Status pendanaan aktif atau berakhir bukan bukti keberhasilan riset.

Batas informasi

Profil merangkum tujuan dan pendekatan dalam abstrak pendanaan NSF. Status pendanaan tidak membuktikan keberhasilan riset, kesiapan teknologi, atau ketersediaan produk. Hasil dan performa belum diverifikasi secara independen; tinjauan ahli belum dilakukan.

Dasar profil

Metodologi dan batas pemeriksaan. Ringkasan berbahasa Indonesia disusun sebagai parafrasa editorial dengan pemeriksaan sumber primer oleh agen AI. Identitas, periode, serta status berasal dari catatan penerbit. Tinjauan ahli dan pengujian kinerja independen belum dilakukan; rujukan tidak menyiratkan dukungan atau sertifikasi NSF.