Методы использования больших языковых моделей с поддержкой рассуждений для анализа безопасности программного кода

Большие языковые модели (БЯМ) с поддержкой рассуждений активно развиваются в последние годы. Наиболее ярким их представителем является семейство моделей DeepSeek-R1. Однако практически не представлены исследования рассуждающих моделей в сфере анализа безопасности и классификации уязвимостей программного кода. Одной из задач, возникающих на практике, является обнаружение и классификация различных типов уязвимостей. В работе представлена оценка возможностей ряда БЯМ с поддержкой режима рассуждений по обнаружению и классификации наиболее опасных типов уязвимостей. Кроме этого, в работе рассмотрены различные методы промпт-инженерии для повышения точности ответов БЯМ, в контексте задачи анализа безопасности программного кода. Приводятся примеры промптов для обнаружения распространенных типов уязвимостей. Представлены риски использования БЯМ в процессе разработки кода программного обеспечения.