logoChat01.ai

Делаю диплом Тема: AI-линтер безопасности с автоп...

تم الإنشاء في: ١١ مارس ٢٠٢٦

تمت الإجابة باستخدام GPT-5.4 Pro بواسطة Chat01

سؤال

Делаю диплом

Тема: AI-линтер безопасности с автопочинкой

детекцию уязвимостей делать отдельной моделью по коду (AST/DFG/CPG + GNN/Transformer);
генерацию патчей делать через небольшую open-weights LLM для кода, дообученную LoRA на патчах (diff’ах). Подойдут, например, StarCoder2 (3B/7B/15B) или Code Llama — обе семейства открытые и хорошо держат кодовые задачи. (Hugging Face)

Данные - есть как синтетические, так и реальные уязвимости/патчи:

SARD/Juliet (NIST): сотни тысяч тесткейс-программ с размеченными CWE; Juliet C/C++ v1.3 покрывает ~118 CWEs — идеально для “белых” бенчмарков и регрессии. (NIST)
Devign: датасет и baseline-подход на графах (GNN) для детекции уязвимых функций в реальном C-коде. (NeurIPS Papers)
Big-Vul: C/C++ с привязкой к CVE и коммитам-фиксам — удобно для обучения автопочинки на before/after. (GitHub)
MegaVul: крупный набор из десятков тысяч уязвимых/неуязвимых функций и тысяч фиксов. (GitHub)
Комбинация Juliet→для точности и Big-Vul/MegaVul→для реализма и патчей даёт устойчивый пайплайн.

В каком формате и как это будет работать (базовый сценарий)
Артефакты продукта:

CLI + локальная библиотека; по желанию — VS Code-расширение и pre-commit hook.
Вывод в SARIF (индустриальный JSON-стандарт для статанализа), чтобы “из коробки” открываться в IDE/GitHub. (OASIS Open)
Пример UX:

bash

1) Скан проекта

ailint scan ./repo --lang c --rules cwe_top25 --out out.sarif

2) Показать найденное как компактный JSON

ailint show out.sarif --only HIGH

3) Предложить фикс для конкретного алерта

ailint fix --file src/http.c --line 120 --cwe CWE-78 --apply

4) Верификация фикса

ailint verify --build "make test" --timeout 300
Под капотом (архитектура):

Парсер/графы кода → строим CPG/AST/DFG (можно через Joern/Fraunhofer CPG). (GitHub)
Детектор → модель (GNN/Transformer по графам/секвенсам) помечает кандидат-строки/функции (пер-CWE). Базовая идея как в Devign. (NeurIPS Papers)
Автофикс → маленькая LLM по диффам: prompt = контекст уязвимости + CWE-гайд + “до/после” примеры из Big-Vul/MegaVul; генерим patch (unified diff), прогоняем компиляцию/тесты. (GitHub)
Вывод → SARIF + “путь данных/управления” до sink/source, ссылки на CWE, confidence.
Дообучать или писать с нуля?
Детектор: уместно дообучить (или обучить с нуля небольшую) модель на Devign/Big-Vul + собственные хард-негативы.
LLM-фиксатор: только дообучение LoRA open-модели (StarCoder2 / Code Llama) на небольшом корпусе security-патчей — этого достаточно для осмысленных предложений, а вычислительно это на порядок дешевле, чем тренировать foundation-модель. (Hugging Face)

Сравним с популярными статанализаторами:

CodeQL — мощный, но требует писать правила на QL и не делает “генерацию фиксов” по умолчанию. (GitHub Docs)
Semgrep — быстрые паттерны, простые правила, снова без ML-детекции глубокой семантики и без генерации патчей. (GitHub)
Твоя дифференциация:

Гибрид SAST+ML: правила для очевидных CWE + ML/CPG для сложных потоков данных.
Автопочинка: предлагаешь конкретный diff + краткое объяснение “почему безопаснее” и ссылку на CWE.
Полный офлайн: приватность кода — selling point (актуально на фоне коммерциализации рынка SAST). (The Wall Street Journal)
Совместимость: SARIF-вывод → открывается в IDE/CI без интеграционных плясок. (OASIS Open)
Адаптация под проект: довчишь детектор на истории коммитов самого репозитория (индивидуальный стиль кода/патчей).
Язык/область и минимальный scope
Чтобы уложиться в сроки и показать сильный результат, предлагаю стартовый фокус:
C/C++ и топ-CWE для памяти (CWE-787/119/190) + одна инъекционная категория (CWE-78).
Причины: лучшие датасеты (Devign/Big-Vul/Juliet), наглядные краши/эксплойтабельность, измеримый эффект после фикса. (NeurIPS Papers)

Метрики и проверка качества
Детектор: Precision/Recall/F1 per-CWE на Devign/Juliet (holdout), AUROC. (NeurIPS Papers)
Автопочинка:
Patch-apply rate (патч применился, проект собрался),
Tests pass rate (до/после),
Security plausibility (экспертная проверка на подмножестве),
Time-to-fix и token-cost (для отчёта).

Отчётность: SARIF + линк на CWE и краткое объяснение (LLM-reasoning) — удобно для защиты проекта. (OASIS Open)
Быстрый план работ (8–10 недель)
Нед. 1–2: сбор датасетов (Juliet + Devign + Big-Vul), конвертация в единый формат (функция/метка/CWE/diff). (NIAID Data Ecosystem Discovery Portal)
Нед. 3: CPG-экстракция и baseline-детектор (логистическая регрессия/маленький Transformer по токенам) → sanity F1. (GitHub)
Нед. 4–5: GNN/Transformer-детектор по CPG/DFG + hard-negative mining.
Нед. 6: LoRA-довч LLM на патчах Big-Vul/MegaVul, формат вывода — unified diff. (GitHub)
Нед. 7: SARIF-экспорт + CLI/VSCode-плагин. (OASIS Open)
Нед. 8–9: оффлайн-бенчмарки на Juliet/репо-кейсы, абляции. (NIAID Data Ecosystem Discovery Portal)
Нед. 10: оформление диплома (методы, эксперименты, ограничения, этика).

Текущий прогресс:

!cp -r /kaggle/input/models/renesta/lintbs8/pytorch/default/1/ailint_diploma_starter /kaggle/working/ailint_diploma_starter
%cd /kaggle/working/ailint_diploma_starter/ailint_diploma_starter

!python prepare_unified.py --out_dir data/unified
--use_juliet --use_devign --use_bigvul --use_megavul
--max_megavul 200000

!cp -r /kaggle/input/models/renesta/lintbs8/pytorch/default/1/ailint_diploma_starter /kaggle/working/ailint_diploma_starter
%cd /kaggle/working/ailint_diploma_starter/ailint_diploma_starter

!python prepare_unified.py --out_dir data/unified
--use_juliet --use_devign --use_bigvul --use_megavul
--max_megavul 200000

!python train_detect.py
--data_dir data/unified/detect
--model_name microsoft/codebert-base
--output_dir runs/detect_codebert
--epochs 1
--train_bs 8 --eval_bs 8
--max_length 256
--eval_steps 0
--fp16
--max_train_samples 100000
--max_eval_samples 10000

13:22:41 | INFO | ailint.train_detect | [env] {"HF_DATASETS_CACHE": null, "HF_HOME": null, "HF_HUB_CACHE": null, "HF_TOKEN_set": false, "accelerate": "1.12.0", "bitsandbytes": null, "cuda_available": true, "cuda_version": "12.6", "cudnn_version": 91002, "datasets": "4.0.0", "gpu_count": 2, "gpu_name_0": "Tesla T4", "numpy": "2.0.2", "peft": "0.18.1", "platform": "Linux-6.6.113+-x86_64-with-glibc2.35", "python": "3.12.12 (main, Oct 10 2025, 08:52:57) [GCC 11.4.0]", "sklearn": "1.6.1", "torch": "2.9.0+cu126", "transformers": "5.2.0"}
13:22:41 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/microsoft/codebert-base/resolve/main/config.json "HTTP/1.1 307 Temporary Redirect"
13:22:41 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/microsoft/codebert-base/3b0952feddeffad0063f274080e3c23d75e7eb39/config.json "HTTP/1.1 200 OK"
13:22:41 | INFO | httpx | HTTP Request: GET https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/microsoft/codebert-base/3b0952feddeffad0063f274080e3c23d75e7eb39/config.json "HTTP/1.1 200 OK"
config.json: 100%|██████████████████████████████| 498/498 [00:00<00:00, 237kB/s]
13:22:41 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/microsoft/codebert-base/resolve/main/tokenizer_config.json "HTTP/1.1 307 Temporary Redirect"
13:22:41 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/microsoft/codebert-base/3b0952feddeffad0063f274080e3c23d75e7eb39/tokenizer_config.json "HTTP/1.1 200 OK"
13:22:41 | INFO | httpx | HTTP Request: GET https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/microsoft/codebert-base/3b0952feddeffad0063f274080e3c23d75e7eb39/tokenizer_config.json "HTTP/1.1 200 OK"
tokenizer_config.json: 100%|██████████████████| 25.0/25.0 [00:00<00:00, 115kB/s]
13:22:41 | INFO | httpx | HTTP Request: GET https://huggingface.co/api/models/microsoft/codebert-base/tree/main/additional_chat_templates?recursive=false&expand=false "HTTP/1.1 404 Not Found"
13:22:41 | INFO | httpx | HTTP Request: GET https://huggingface.co/api/models/microsoft/codebert-base/tree/main?recursive=true&expand=false "HTTP/1.1 200 OK"
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/microsoft/codebert-base/resolve/main/vocab.json "HTTP/1.1 307 Temporary Redirect"
Warning: You are sending unauthenticated requests to the HF Hub. Please set a HF_TOKEN to enable higher rate limits and faster downloads.
13:22:42 | WARNING | huggingface_hub.utils._http | Warning: You are sending unauthenticated requests to the HF Hub. Please set a HF_TOKEN to enable higher rate limits and faster downloads.
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/microsoft/codebert-base/3b0952feddeffad0063f274080e3c23d75e7eb39/vocab.json "HTTP/1.1 200 OK"
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: GET https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/microsoft/codebert-base/3b0952feddeffad0063f274080e3c23d75e7eb39/vocab.json "HTTP/1.1 200 OK"
vocab.json: 899kB [00:00, 25.9MB/s]
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/microsoft/codebert-base/resolve/main/merges.txt "HTTP/1.1 307 Temporary Redirect"
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/microsoft/codebert-base/3b0952feddeffad0063f274080e3c23d75e7eb39/merges.txt "HTTP/1.1 200 OK"
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: GET https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/microsoft/codebert-base/3b0952feddeffad0063f274080e3c23d75e7eb39/merges.txt "HTTP/1.1 200 OK"
merges.txt: 456kB [00:00, 95.9MB/s]
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/microsoft/codebert-base/resolve/main/tokenizer.json "HTTP/1.1 404 Not Found"
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/microsoft/codebert-base/resolve/main/added_tokens.json "HTTP/1.1 404 Not Found"
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/microsoft/codebert-base/resolve/main/special_tokens_map.json "HTTP/1.1 307 Temporary Redirect"
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/microsoft/codebert-base/3b0952feddeffad0063f274080e3c23d75e7eb39/special_tokens_map.json "HTTP/1.1 200 OK"
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: GET https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/microsoft/codebert-base/3b0952feddeffad0063f274080e3c23d75e7eb39/special_tokens_map.json "HTTP/1.1 200 OK"
special_tokens_map.json: 100%|█████████████████| 150/150 [00:00<00:00, 1.03MB/s]
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/microsoft/codebert-base/resolve/main/chat_template.jinja "HTTP/1.1 404 Not Found"
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/microsoft/codebert-base/resolve/main/config.json "HTTP/1.1 307 Temporary Redirect"
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/microsoft/codebert-base/3b0952feddeffad0063f274080e3c23d75e7eb39/config.json "HTTP/1.1 200 OK"
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/microsoft/codebert-base/resolve/main/adapter_config.json "HTTP/1.1 404 Not Found"
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/microsoft/codebert-base/resolve/main/config.json "HTTP/1.1 307 Temporary Redirect"
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/microsoft/codebert-base/3b0952feddeffad0063f274080e3c23d75e7eb39/config.json "HTTP/1.1 200 OK"
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/microsoft/codebert-base/resolve/main/model.safetensors "HTTP/1.1 404 Not Found"
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/microsoft/codebert-base/resolve/main/model.safetensors.index.json "HTTP/1.1 404 Not Found"
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/microsoft/codebert-base/resolve/main/pytorch_model.bin "HTTP/1.1 302 Found"
13:22:42 | INFO | httpx | HTTP Request: GET https://huggingface.co/api/models/microsoft/codebert-base/xet-read-token/3b0952feddeffad0063f274080e3c23d75e7eb39 "HTTP/1.1 200 OK"
pytorch_model.bin: 100%|██████████████████████| 499M/499M [00:01<00:00, 291MB/s]
13:22:44 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/microsoft/codebert-base/resolve/main/model.safetensors "HTTP/1.1 404 Not Found"
13:22:44 | INFO | httpx | HTTP Request: GET https://huggingface.co/api/models/microsoft/codebert-base "HTTP/1.1 200 OK"
13:22:44 | INFO | httpx | HTTP Request: GET https://huggingface.co/api/models/microsoft/codebert-base/commits/main "HTTP/1.1 200 OK"
13:22:44 | INFO | httpx | HTTP Request: GET https://huggingface.co/api/models/microsoft/codebert-base/discussions?p=0 "HTTP/1.1 200 OK"
13:22:45 | INFO | httpx | HTTP Request: GET https://huggingface.co/api/models/microsoft/codebert-base/commits/refs%2Fpr%2F9 "HTTP/1.1 200 OK"
13:22:45 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/microsoft/codebert-base/resolve/refs%2Fpr%2F9/model.safetensors.index.json "HTTP/1.1 404 Not Found"
13:22:45 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/microsoft/codebert-base/resolve/refs%2Fpr%2F9/model.safetensors "HTTP/1.1 302 Found"
Loading weights: 12%| | 24/197 [00:00<00:00, 3463.03it/s, Materializing param=r13:22:45 | INFO | httpx | HTTP Request: GET https://huggingface.co/api/models/microsoft/codebert-base/xet-read-token/99d7ef814601faaf7bdc2f774ffa7dade4f4d828 "HTTP/1.1 200 OK"
Loading weights: 13%|▏| 26/197 [00:00<00:00, 2972.01it/s, Materializing param=r
Loading weights: 100%|█| 197/197 [00:00<00:00, 3767.54it/s, Materializing param=
RobertaForSequenceClassification LOAD REPORT from: microsoft/codebert-base
Key | Status |
---------------------------+------------+-
pooler.dense.bias | UNEXPECTED |
pooler.dense.weight | UNEXPECTED |
classifier.out_proj.weight | MISSING |
classifier.out_proj.bias | MISSING |
classifier.dense.weight | MISSING |
classifier.dense.bias | MISSING |

Notes:

  • UNEXPECTED :can be ignored when loading from different task/architecture; not ok if you expect identical arch.
  • MISSING :those params were newly initialized because missing from the checkpoint. Consider training on your downstream task.
    13:22:45 | INFO | ailint.train_detect | [data] HF datasets load_dataset(json) with forced Features (meta dropped).
    13:22:45 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://s3.amazonaws.com/datasets.huggingface.co/datasets/datasets/json/json.py "HTTP/1.1 200 OK"
    Generating train split: 0 examples [00:00, ? examples/s]
    13:22:45 | ERROR | ailint.train_detect | [data] HF datasets backend FAILED -> fallback JSONL reader.
    13:22:45 | ERROR | ailint.train_detect | [data] reason=DatasetGenerationError('An error occurred while generating the dataset')

model.safetensors: 6%|█▏ | 29.1M/499M [00:00<00:10, 42.7MB/s]
model.safetensors: 19%|████ | 96.1M/499M [00:01<00:03, 109MB/s]
model.safetensors: 46%|██████████▏ | 230M/499M [00:01<00:01, 258MB/s]
model.safetensors: 60%|█████████████ | 297M/499M [00:01<00:00, 290MB/s]
model.safetensors: 100%|██████████████████████| 499M/499M [00:01<00:00, 333MB/s]
13:22:47 | INFO | ailint.train_detect | [data:fallback] indexed=data/unified/detect/train.jsonl kept=100000 scanned=100000 (2.0s) only_lang=None max_samples=100000
13:22:47 | INFO | ailint.train_detect | [data:fallback] indexed=data/unified/detect/validation.jsonl kept=10000 scanned=10000 (0.1s) only_lang=None max_samples=10000
13:22:48 | INFO | ailint.train_detect | [data:fallback] indexed=data/unified/detect/test.jsonl kept=98264 scanned=98264 (1.2s) only_lang=None max_samples=None
13:22:48 | INFO | ailint.train_detect | [data] fallback ok. sizes: train=100000 val=10000 test=98264
13:22:49 | INFO | ailint.train_detect | [run] {"backend": "jsonl_fallback", "bf16": false, "data_dir": "data/unified/detect", "epochs": 1, "eval_bs": 8, "eval_steps": 0, "fp16": true, "grad_accum": 1, "logging_steps": 50, "lr": 2e-05, "max_length": 256, "model_name": "microsoft/codebert-base", "only_lang": null, "seed": 42, "train_bs": 8, "weight_decay": 0.01}
13:22:49 | INFO | ailint.train_detect | [train] start
0%| | 0/6250 [00:00<?, ?it/s]/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/nn/parallel/_functions.py:71: UserWarning: Was asked to gather along dimension 0, but all input tensors were scalars; will instead unsqueeze and return a vector.
warnings.warn(
{'loss': '1.391', 'grad_norm': '3.889', 'learning_rate': '1.984e-05', 'epoch': '0.008'}
{'loss': '1.294', 'grad_norm': '13.38', 'learning_rate': '1.968e-05', 'epoch': '0.016'}
{'loss': '0.9218', 'grad_norm': '9.888', 'learning_rate': '1.952e-05', 'epoch': '0.024'}
{'loss': '0.8774', 'grad_norm': '3.916', 'learning_rate': '1.936e-05', 'epoch': '0.032'}
{'loss': '0.7766', 'grad_norm': '4.447', 'learning_rate': '1.92e-05', 'epoch': '0.04'}
{'loss': '0.8193', 'grad_norm': '1.366', 'learning_rate': '1.904e-05', 'epoch': '0.048'}
{'loss': '0.7121', 'grad_norm': '3.079', 'learning_rate': '1.888e-05', 'epoch': '0.056'}
{'loss': '0.7027', 'grad_norm': '6.448', 'learning_rate': '1.872e-05', 'epoch': '0.064'}
{'loss': '0.7273', 'grad_norm': '7.024', 'learning_rate': '1.856e-05', 'epoch': '0.072'}
{'loss': '0.7262', 'grad_norm': '1.581', 'learning_rate': '1.84e-05', 'epoch': '0.08'}
{'loss': '0.721', 'grad_norm': '4.277', 'learning_rate': '1.824e-05', 'epoch': '0.088'}
{'loss': '0.6959', 'grad_norm': '6.259', 'learning_rate': '1.808e-05', 'epoch': '0.096'}
{'loss': '0.7449', 'grad_norm': '8.887', 'learning_rate': '1.792e-05', 'epoch': '0.104'}
{'loss': '0.6851', 'grad_norm': '5.285', 'learning_rate': '1.776e-05', 'epoch': '0.112'}
{'loss': '0.6527', 'grad_norm': '1.02', 'learning_rate': '1.76e-05', 'epoch': '0.12'}
................
{'loss': '0.6068', 'grad_norm': '1.483', 'learning_rate': '3.2e-09', 'epoch': '1'}
100%|███████████████████████████████████████| 6250/6250 [55:13<00:00, 1.88it/s]
0%| | 0/625 [00:00<?, ?it/s]
0%|▏ | 2/625 [00:00<00:58, 10.60it/s]
1%|▎ | 4/625 [00:00<01:33, 6.64it/s]
1%|▎ | 5/625 [00:00<01:40, 6.14it/s]
.....

100%|████████████████████████████████████████▊| 623/625 [01:57<00:00, 5.29it/s]
100%|████████████████████████████████████████▉| 624/625 [01:58<00:00, 5.32it/s]

{'eval_loss': '0.6341', 'eval_accuracy': '0.7752', 'eval_precision': '0.9045', 'eval_recall': '0.6154', 'eval_f1': '0.7324', 'eval_auroc': '0.8994', 'eval_runtime': '118.4', 'eval_samples_per_second': '84.42', 'eval_steps_per_second': '5.277', 'epoch': '1'}
100%|███████████████████████████████████████| 6250/6250 [57:12<00:00, 1.88it/s]
100%|█████████████████████████████████████████| 625/625 [01:58<00:00, 5.45it/s]

Writing model shards: 0%| | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
Writing model shards: 100%|███████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 1.11it/s]
There were missing keys in the checkpoint model loaded: ['roberta.embeddings.LayerNorm.weight', 'roberta.embeddings.LayerNorm.bias', 'roberta.encoder.layer.0.attention.output.LayerNorm.weight', 'roberta.encoder.layer.0.attention.output.LayerNorm.bias', 'roberta.encoder.layer.0.output.LayerNorm.weight', 'roberta.encoder.layer.0.output.LayerNorm.bias', 'roberta.encoder.layer.1.attention.output.LayerNorm.weight', 'roberta.encoder.layer.1.attention.output.LayerNorm.bias', 'roberta.encoder.layer.1.output.LayerNorm.weight', 'roberta.encoder.layer.1.output.LayerNorm.bias', 'roberta.encoder.layer.2.attention.output.LayerNorm.weight', 'roberta.encoder.layer.2.attention.output.LayerNorm.bias', 'roberta.encoder.layer.2.output.LayerNorm.weight', 'roberta.encoder.layer.2.output.LayerNorm.bias', 'roberta.encoder.layer.3.attention.output.LayerNorm.weight', 'roberta.encoder.layer.3.attention.output.LayerNorm.bias', 'roberta.encoder.layer.3.output.LayerNorm.weight', 'roberta.encoder.layer.3.output.LayerNorm.bias', 'roberta.encoder.layer.4.attention.output.LayerNorm.we....

{'train_runtime': '3435', 'train_samples_per_second': '29.11', 'train_steps_per_second': '1.82', 'train_loss': '0.6609', 'epoch': '1'}
100%|███████████████████████████████████████| 6250/6250 [57:14<00:00, 1.82it/s]
Writing model shards: 100%|███████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 1.14it/s]
14:20:05 | INFO | ailint.train_detect | [save] best_model=runs/detect_codebert/best_model
/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/nn/parallel/_functions.py:71: UserWarning: Was asked to gather along dimension 0, but all input tensors were scalars; will instead unsqueeze and return a vector.
warnings.warn(
100%|███████████████████████████████████████| 6142/6142 [19:07<00:00, 5.35it/s]
14:39:12 | INFO | ailint.train_detect | [test] {"epoch": 1.0, "test_accuracy": 0.6231376699503378, "test_auroc": 0.7559748435556924, "test_f1": 0.4247724377893069, "test_loss": 1.1104133129119873, "test_precision": 0.33481071551006414, "test_recall": 0.5808411214953271, "test_runtime": 1147.4858, "test_samples_per_second": 85.634, "test_steps_per_second": 5.353}
14:39:12 | INFO | ailint.train_detect | DONE

!python train_repair_lora.py
--data_dir data/unified/repair
--base_model bigcode/starcoder2-3b
--output_dir runs/repair_starcoder2_3b_lora_quick
--quick_1h

08:36:18 | INFO | ailint.train_repair_lora | [quick_1h] enabled -> max_length=1024 grad_accum=4 max_steps=300 max_train_samples=10000 max_test_samples=500 device_map=single quant=8bit
08:36:18 | INFO | ailint.train_repair_lora | [env] {"CUDA_VISIBLE_DEVICES": "0", "DISABLE_ADDMM_CUDA_LT": "1", "HF_DATASETS_CACHE": null, "HF_HOME": null, "HF_HUB_CACHE": null, "HF_TOKEN_set": false, "accelerate": "1.12.0", "bitsandbytes": "0.49.2", "cuda_available": true, "cuda_version": "12.6", "cudnn_version": 91002, "gpu_count": 1, "gpu_name_0": "Tesla T4", "peft": "0.18.1", "platform": "Linux-6.6.113+-x86_64-with-glibc2.35", "python": "3.12.12 (main, Oct 10 2025, 08:52:57) [GCC 11.4.0]", "torch": "2.9.0+cu126", "transformers": "5.2.0"}
08:36:18 | INFO | ailint.train_repair_lora | [run] {"base_model": "bigcode/starcoder2-3b", "data_dir": "data/unified/repair", "dataloader_num_workers": 1, "dataloader_pin_memory": false, "device_map": "single", "disable_addmm_cuda_lt": true, "epochs": 1.0, "eval_bs": 1, "eval_steps": 200, "force_single_gpu": true, "grad_accum": 4, "logging_steps": 50, "lora_alpha": 32, "lora_dropout": 0.05, "lora_r": 16, "lr": 0.0002, "max_eval_samples": 1000, "max_length": 1024, "max_steps": 300, "max_test_samples": 500, "max_train_samples": 10000, "no_eval": true, "no_save": true, "only_lang": null, "output_dir": "runs/repair_starcoder2_3b_lora_quick", "quant": "8bit", "quick_1h": true, "save_steps": 200, "seed": 42, "train_bs": 1}
08:36:18 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/bigcode/starcoder2-3b/resolve/main/config.json "HTTP/1.1 307 Temporary Redirect"
08:36:18 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/bigcode/starcoder2-3b/733247c55e3f73af49ce8e9c7949bf14af205928/config.json "HTTP/1.1 200 OK"
08:36:18 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/bigcode/starcoder2-3b/resolve/main/tokenizer_config.json "HTTP/1.1 307 Temporary Redirect"
08:36:18 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/bigcode/starcoder2-3b/733247c55e3f73af49ce8e9c7949bf14af205928/tokenizer_config.json "HTTP/1.1 200 OK"
08:36:18 | INFO | httpx | HTTP Request: GET https://huggingface.co/api/models/bigcode/starcoder2-3b/tree/main/additional_chat_templates?recursive=false&expand=false "HTTP/1.1 404 Not Found"
08:36:19 | INFO | httpx | HTTP Request: GET https://huggingface.co/api/models/bigcode/starcoder2-3b/tree/main?recursive=true&expand=false "HTTP/1.1 200 OK"
08:36:19 | INFO | ailint.train_repair_lora | [model] loading 8bit (bitsandbytes)
08:36:19 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/bigcode/starcoder2-3b/resolve/main/config.json "HTTP/1.1 307 Temporary Redirect"
08:36:19 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/bigcode/starcoder2-3b/733247c55e3f73af49ce8e9c7949bf14af205928/config.json "HTTP/1.1 200 OK"
08:36:19 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/bigcode/starcoder2-3b/resolve/main/config.json "HTTP/1.1 307 Temporary Redirect"
08:36:19 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/bigcode/starcoder2-3b/733247c55e3f73af49ce8e9c7949bf14af205928/config.json "HTTP/1.1 200 OK"
Loading weights: 100%|█| 483/483 [00:17<00:00, 27.60it/s, Materializing param=mo
08:36:41 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/bigcode/starcoder2-3b/resolve/main/generation_config.json "HTTP/1.1 404 Not Found"
Warning: You are sending unauthenticated requests to the HF Hub. Please set a HF_TOKEN to enable higher rate limits and faster downloads.
08:36:41 | WARNING | huggingface_hub.utils._http | Warning: You are sending unauthenticated requests to the HF Hub. Please set a HF_TOKEN to enable higher rate limits and faster downloads.
08:36:41 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/bigcode/starcoder2-3b/resolve/main/config.json "HTTP/1.1 307 Temporary Redirect"
08:36:41 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/bigcode/starcoder2-3b/733247c55e3f73af49ce8e9c7949bf14af205928/config.json "HTTP/1.1 200 OK"
08:36:42 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/bigcode/starcoder2-3b/resolve/main/custom_generate/generate.py "HTTP/1.1 404 Not Found"
/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/bitsandbytes/autograd/_functions.py:123: UserWarning: MatMul8bitLt: inputs will be cast from torch.float32 to float16 during quantization
warnings.warn(f"MatMul8bitLt: inputs will be cast from {A.dtype} to float16 during quantization")
08:36:42 | INFO | ailint.train_repair_lora | [sanity] dry forward ok on device=cuda:0
08:36:42 | INFO | ailint.train_repair_lora | [model] loaded quant=8bit
08:36:42 | INFO | ailint.train_repair_lora | [ckpt] gradient_checkpointing_enable(use_reentrant=False)
08:36:42 | INFO | ailint.train_repair_lora | [lora] target_modules=['q_proj', 'k_proj', 'v_proj', 'o_proj']
trainable params: 9,093,120 || all params: 3,039,464,448 || trainable%: 0.2992
08:36:42 | INFO | ailint.train_repair_lora | [data] data/unified/repair/train.jsonl kept=10000 scanned=10001 only_lang=None max_samples=10000
08:36:43 | INFO | ailint.train_repair_lora | [data] data/unified/repair/validation.jsonl kept=1000 scanned=1001 only_lang=None max_samples=1000
08:36:43 | INFO | ailint.train_repair_lora | [data] data/unified/repair/test.jsonl kept=500 scanned=501 only_lang=None max_samples=500
08:36:43 | INFO | ailint.train_repair_lora | [train] start
The tokenizer has new PAD/BOS/EOS tokens that differ from the model config and generation config. The model config and generation config were aligned accordingly, being updated with the tokenizer's values. Updated tokens: {'pad_token_id': 0}.
0%| | 0/300 [00:00<?, ?it/s]/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/bitsandbytes/autograd/_functions.py:123: UserWarning: MatMul8bitLt: inputs will be cast from torch.float32 to float16 during quantization
warnings.warn(f"MatMul8bitLt: inputs will be cast from {A.dtype} to float16 during quantization")
{'loss': '0.8536', 'grad_norm': '0.2047', 'learning_rate': '0.000168', 'epoch': '0.02'}
{'loss': '0.2825', 'grad_norm': '0.2318', 'learning_rate': '0.0001347', 'epoch': '0.04'}
{'loss': '0.2129', 'grad_norm': '0.181', 'learning_rate': '0.0001013', 'epoch': '0.06'}
{'loss': '0.1588', 'grad_norm': '0.319', 'learning_rate': '6.8e-05', 'epoch': '0.08'}
{'loss': '0.1592', 'grad_norm': '0.202', 'learning_rate': '3.467e-05', 'epoch': '0.1'}
{'loss': '0.1449', 'grad_norm': '0.1346', 'learning_rate': '1.333e-06', 'epoch': '0.12'}
{'train_runtime': '3326', 'train_samples_per_second': '0.361', 'train_steps_per_second': '0.09', 'train_loss': '0.302', 'epoch': '0.12'}
100%|█████████████████████████████████████████| 300/300 [55:26<00:00, 11.09s/it]
09:32:09 | INFO | ailint.train_repair_lora | [train] done (3326.6s)
09:32:09 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/bigcode/starcoder2-3b/resolve/main/config.json "HTTP/1.1 307 Temporary Redirect"
09:32:09 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/bigcode/starcoder2-3b/733247c55e3f73af49ce8e9c7949bf14af205928/config.json "HTTP/1.1 200 OK"
09:32:10 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/bigcode/starcoder2-3b/resolve/main/config.json "HTTP/1.1 307 Temporary Redirect"
09:32:10 | INFO | httpx | HTTP Request: HEAD https://huggingface.co/api/resolve-cache/models/bigcode/starcoder2-3b/733247c55e3f73af49ce8e9c7949bf14af205928/config.json "HTTP/1.1 200 OK"
09:32:10 | INFO | ailint.train_repair_lora | [save] adapter=runs/repair_starcoder2_3b_lora_quick/adapter tokenizer=runs/repair_starcoder2_3b_lora_quick/tokenizer
100%|█████████████████████████████████████████| 500/500 [05:26<00:00, 1.53it/s]
09:37:37 | INFO | ailint.train_repair_lora | [test] {"epoch": 0.12, "perplexity": NaN, "test_loss": NaN, "test_runtime": 326.7185, "test_samples_per_second": 1.53, "test_steps_per_second": 1.53}
Saved adapter to: runs/repair_starcoder2_3b_lora_quick/adapter
Test metrics: {'test_loss': nan, 'test_runtime': 326.7185, 'test_samples_per_second': 1.53, 'test_steps_per_second': 1.53, 'epoch': 0.12, 'perplexity': nan}

code = r'''#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

/* Vulnerable: CWE-78 OS Command Injection */
int run_ls(const char *user_arg) {
char cmd[256];
snprintf(cmd, sizeof(cmd), "ls %s", user_arg);
return system(cmd);
}

int main(int argc, char **argv) {
if (argc < 2) return 1;
return run_ls(argv[1]);
}
'''
with open("/kaggle/working/ailint_diploma_starter/ailint_diploma_starter/sample.c", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(code)
print("wrote sample.c")

%cd /kaggle/working/ailint_diploma_starter/ailint_diploma_starter
!python infer_demo.py
--code_file sample.c
--cwe CWE-78
--lang c
--det_model_dir runs/detect_codebert/best_model
--patch_base_model bigcode/starcoder2-3b
--patch_adapter_dir runs/repair_starcoder2_3b_lora_quick/adapter

/kaggle/working/ailint_diploma_starter/ailint_diploma_starter
Loading weights: 100%|█| 201/201 [00:00<00:00, 1982.06it/s, Materializing param=
[detector] vuln_prob=0.5015
Warning: You are sending unauthenticated requests to the HF Hub. Please set a HF_TOKEN to enable higher rate limits and faster downloads.
model.safetensors: 100%|████████████████████| 12.1G/12.1G [00:38<00:00, 319MB/s]
Loading weights: 100%|█| 483/483 [00:11<00:00, 41.50it/s, Materializing param=mo

[patcher] unified diff:

--- a/function.c
+++ b/function.c
@@ -17,12 +17,12 @@

/* Vulnerable: CWE-78 OS Command Injection */

int run_ls(const char *user_arg) {

  • char cmd[256];

  • snprintf(cmd, sizeof(cmd), "ls %s", user_arg);

  • char cmd[256] = "ls ";

  • strcat(cmd, user_arg);

    return system(cmd);

}

-int main(int argc, char **argv) {

  • if (argc < 2) return 1;

+int main(int argc, char **argv) {

  • if (argc < 2) return 1;

    return run_ls(argv[1]);

}

хочу дообучить позднее(поставлю обучаться на день), сейчас нужно допилить прогу до полностью рабочего проекта.

الفكرة

Charting the progress

I'm mapping out a detailed implementation plan and considering code skeletons and patches without accessing the actual repository, as no files were uploaded.

Assessing the current spec

I'm mapping out if the SARIF specification is stable after August 2025, while also considering the use of primary sources for updates.

Delving into software specifics

I’m analyzing the software and libraries, like Transformers 5.2.0, likely post-cutoff, and SARIF schema details to create a minimal project template with CLI, SARIF export, verify, and rule-based CWE-78 fix.

Crafting enhancements

I'm working on a self-contained Python CLI package, incorporating scripts like ailint CLI, models for detection and repair, rules for safe fixes, and a verifier.

Figuring out NaN cause

OK, let's see. NaN values in test loss might happen if evaluation samples have all pad labels or target tokens after truncation, leading to NaN in the mean across the entire set.

Mapping the project

First, I'm piecing together a practical roadmap for ailint_mvp by planning core commands and a mini-framework with a CLI for ailint scan, ailint show, ailint fix, and ailint verify, all with a containerized setup.

Consulting policies

Revisiting the approach to avoid shell commands and focusing on input validation and safer functions. Progressing from system(cmd) to execlp after checking input validity.

Curious about patch evaluation

I'm thinking through a wrapper for LLM patch generation, with offline static checks and a security gate. Post-processing includes unified diff parsing and function classification by vulnerability probability.

Navigating OASIS schema

I'm thinking about accessing the official schema on the OASIS website to enhance my understanding of its structure.

Evaluating documentation

OK, let's think about consulting GitHub or official StarCoder2 model documentation. Considering infill approach for patch generation—might enhance outcome.

Wondering about FIM tokens
OK, let me see—FIM tokens, in the context of currency or securities? This makes me think they could be blockchain-related too.

Crafting reference material

Piecing together a Python package with a CLI and templates for a working MVP reference package. Considering separate markdown and code files for clarity and structure.

Crafting code

I’m developing a hybrid SAST+ML code analyzer, combining heuristic rules with machine learning models for better vulnerability detection. Progress is steady, who knew code crafting could be this satisfying?

Enhancing security

OK, let me see. I'm mapping out strategies to enhance security by eliminating system("ls %s", user_arg) patterns, including using fork and execlp, and potentially leveraging large language models for patching.

Crafting completion prompts

Considering code-completion-style prompts for StarCoder2, using FIM tokens if available. Exploring token management and prompt design to enhance output quality.

Evaluating commands

I’m checking CLI commands for scanning, fixing, and verifying files, considering build commands and diff applications for patching.

Crafting structure

I’m pulling together files like __init__.py and __main__.py, focusing on quality code, type hints, and testing. Progressing through each section thoughtfully.

Considering token management

Pondering token usage specifics, like types and common scenarios. Avoid overthinking; progress by addressing typical cases.

Crafting character resilience

Evaluating PyCparser for robust character handling. Gathering data and skills. Testing methods to ensure unmatched character placeholders. Aim: top-notch character handling for advanced summaries!

Mapping code structures

I’m planning to create a helper function, find_enclosing_function, using extract_functions to efficiently identify the enclosing function in the provided file text and line.

Investigating directory issue
I’m thinking about a path error and considering if the missing directory is due to a typo or possibly missing.

Examining mount paths

I’m looking into access issues within a container, noting discrepancies between directories created and paths found. 집중하고, 충분히 살펴보고 있어요.

Confirming data location
Hmm, I’m thinking about checking the /mnt/data directory's contents to really confirm it holds the expected data.

Recreating directories

I’m thinking through previous mkdir failures due to permission issues. The /mnt/data directory might not persist. I’ll recreate it to ensure its accuracy.

Rewiring init files

OK, let's gather more files to ensure everything is intact.

Formulating parser logic

I’m working through the concepts for a parser by figuring out the logic and pipelines.

Mapping out heuristic patterns

Setting up regex rules to spot vulnerabilities in code. It's interesting to see how these patterns can pinpoint specific weaknesses, enhancing security.

Crafting the algorithm

I'm curious about a hybrid approach with heuristics and models to classify functions as vulnerable or safe, focusing on specific CWE classifications. Checking policies to ensure alignment.

{"path":"","only_tools":false,"refetch_tools":false}

Thought for 16m 20s

الإجابة

Да. У тебя сейчас проблема не в том, что “модели ещё слабые”, а в том, что не замкнут продуктовый контур.

Сейчас у тебя уже есть база:

  • unified датасет,
  • рабочий baseline-детектор,
  • LoRA-патчер,
  • демо-инференс.

Но полностью рабочий проект появится не после ещё суток обучения, а после того, как ты закроешь 4 узких места: локализация, верификация, безопасный отбор патчей, CLI/SARIF.

Что видно по логам

1) Детектор уже можно использовать

У тебя:

  • val F1 ≈ 0.73
  • test AUROC ≈ 0.756
  • test F1 ≈ 0.425

Это не “всё плохо”. Это означает: ранжировать подозрительные функции модель уже умеет, но:

  • есть сдвиг домена между val/test,
  • порог 0.5 сейчас явно не откалиброван,
  • не хватает нормальной локализации до строки/sink.

Для MVP этого достаточно.

2) Repair-модель обучилась, но её eval сейчас сломан

test_loss = NaN, perplexity = NaN — почти наверняка у тебя в части eval/test примеров после токенизации получается, что все labels = -100, то есть целевой diff обрезан, и loss считается по пустому множеству.

То есть проблема, скорее всего, не в том, что LoRA “не учится”, а в том, что dataset encoding для SFT написан небезопасно.

3) Текущий patcher небезопасен по архитектуре

На примере CWE-78 он выдал:

c
char cmd[256] = "ls ";
strcat(cmd, user_arg);
return system(cmd);

Это не фикс. Он убрал snprintf, но оставил:

  • shell invocation,
  • user-controlled command string,
  • CWE-78 по сути на месте.

Значит, сейчас у тебя нет security-gate, который запрещает принимать такие патчи.

4) Самый важный недостающий модуль — verifier

Пока нет контура:

generate patch -> apply -> compile -> tests -> re-scan -> reject unsafe diff

инструмент нельзя считать “рабочим”.

Что делать прямо сейчас

Я бы шёл в таком порядке.

1. Заморозить scope MVP

Не пытайся сейчас добить всё сразу.

Для рабочего дипломного MVP хватит:

  • только CLI
  • только C/C++
  • только 3–4 CWE
    • CWE-78
    • CWE-120 / 787
    • CWE-190
  • SARIF
  • autofix только там, где есть verifier + шаблонная безопасная замена

VS Code extension, pre-commit, Joern/CPG/GNN — это потом или в “future work”.

2. Сделать гибридный pipeline, а не чисто “LLM всё починит”

Правильная архитектура для защиты сейчас такая:

scan

  1. Разбиваешь файл на функции.
  2. Гоняешь detector по функциям.
  3. Для функций с высоким score ищешь sink-строки простыми правилами/AST:
    • system, popen
    • strcpy, strcat, sprintf, gets
    • рискованные malloc(n*m) / индексные операции и т.п.
  4. В SARIF пишешь:
    • file
    • line
    • function
    • CWE
    • confidence
    • short explanation

fix

  1. Берёшь alert.
  2. Сначала пробуешь rule-based fix template для этой CWE.
  3. Если шаблон не подходит — зовёшь LLM и генеришь 3–5 кандидатов diff.

verify

  1. git apply --check
  2. git apply
  3. gcc -fsyntax-only или project build
  4. make test / пользовательская команда
  5. Повторный scan изменённой функции
  6. Security-gates:
    • banned API removed?
    • detector score decreased?
    • diff minimal?
  7. Только после этого патч принимается.

Это уже выглядит как полноценный офлайн security tool, даже если модель ещё не идеальна.

Самые важные правки по коду

A. Починить NaN в train_repair_lora.py

Сейчас тебе надо гарантировать: в каждом sample есть хотя бы несколько target tokens, по которым считается loss.

Схема должна быть такой:

python
def encode_sft_sample(tokenizer, prompt, target, max_length=1024, min_target_tokens=8):
    target_ids = tokenizer(
        target + (tokenizer.eos_token or ""),
        add_special_tokens=False
    ).input_ids

    if len(target_ids) < min_target_tokens:
        return None

    # Всегда резервируем место под target
    max_prompt_len = max_length - len(target_ids)
    if max_prompt_len <= 0:
        # если target слишком длинный, режем target, но не убиваем его полностью
        target_ids = target_ids[: max_length // 2]
        max_prompt_len = max_length - len(target_ids)

    prompt_ids = tokenizer(
        prompt,
        add_special_tokens=False,
        truncation=True,
        max_length=max_prompt_len
    ).input_ids

    input_ids = prompt_ids + target_ids
    labels = [-100] * len(prompt_ids) + target_ids
    attention_mask = [1] * len(input_ids)

    if not any(x != -100 for x in labels):
        return None

    return {
        "input_ids": input_ids,
        "attention_mask": attention_mask,
        "labels": labels,
    }

И обязательно:

  • логируй число отброшенных примеров,
  • делай assert, что в eval/test нет sample с полностью замаскированными labels.

Ещё важно: для repair сейчас perplexity почти бесполезна. Тебе нужны другие метрики:

  • apply rate,
  • compile pass rate,
  • tests pass rate,
  • banned-sink removal rate.

B. В infer_demo.py не принимай первый попавшийся diff

Нужен режим “generate candidates + verify”.

Логика:

python
candidates = generate_n_diffs(..., n=4)

for diff in candidates:
    ok, reason = security_validate(diff, cwe)
    if not ok:
        continue
    if not git_apply_check(diff):
        continue
    if not build_ok(diff):
        continue
    if not detector_score_decreased(diff):
        continue
    return diff

return rule_based_fallback_or_manual_review

Для генерации

Для патчей лучше не делать сильно случайную генерацию. Нормально:

  • temperature=0.1 или вообще do_sample=False
  • num_beams=4
  • num_return_sequences=4
  • max_new_tokens=256..384

C. Добавить security-validator для патчей

Это must-have.

Примерно так:

python
BANNED_BY_CWE = {
    "CWE-78": [
        r"\bsystem\s*\(",
        r"\bpopen\s*\(",
        r"/bin/sh",
        r"sh\s+-c",
    ],
    "CWE-120": [
        r"\bstrcpy\s*\(",
        r"\bstrcat\s*\(",
        r"\bsprintf\s*\(",
        r"\bgets\s*\(",
    ],
}

def security_validate(patched_code: str, cwe: str):
    for pat in BANNED_BY_CWE.get(cwe, []):
        if re.search(pat, patched_code):
            return False, f"banned sink remains: {pat}"
    return True, "ok"

То есть твой текущий патч для CWE-78 verifier должен сразу отбрасывать.

D. Для CWE-78 сделай rule-based safe fixer

Для диплома это не минус, а плюс. Ты как раз показываешь гибридный SAST+ML.

На твоём примере безопасная правка должна убирать shell вообще.

Пример класса патча:

c
#include <sys/types.h>
#include <sys/wait.h>
#include <unistd.h>

int run_ls(const char *user_arg) {
    pid_t pid = fork();
    if (pid < 0) return -1;

    if (pid == 0) {
        execlp("ls", "ls", "--", user_arg, (char *)NULL);
        _exit(127);
    }

    int status = 0;
    if (waitpid(pid, &status, 0) < 0) return -1;
    return status;
}

Почему это безопаснее:

  • нет shell parsing,
  • user_arg идёт отдельным аргументом,
  • -- не даёт трактовать пользовательскую строку как опцию ls.

Именно такой патч verifier должен принимать, а system(cmd) — отвергать.

E. Калибровать порог детектора

Сейчас 0.5015 как trigger — это слишком сыро.

Сделай после тренировки отдельный sweep по validation:

python
def best_threshold(y_true, y_prob):
    best_t, best_f1 = 0.5, -1
    for t in np.linspace(0.05, 0.95, 37):
        pred = (y_prob >= t).astype(int)
        f1 = f1_score(y_true, pred)
        if f1 > best_f1:
            best_t, best_f1 = t, f1
    return float(best_t), float(best_f1)

Сохраняй threshold.json рядом с моделью и используй его в scan.

Это быстро поднимет практическую полезность без нового обучения.

F. Локализацию делай не моделью, а правилами

У тебя detector пока фактически function-level. Чтобы проект стал рабочим, не нужно срочно обучать line-level model.

Сделай так:

  • parser выделяет функцию,
  • detector даёт score на функцию,
  • sink rules дают конкретную строку,
  • SARIF показывает именно строку с sink.

Для MVP этого более чем достаточно.

Какая структура проекта сейчас оптимальна

text
ailint/
  cli.py
  scan.py
  detect.py
  localize.py
  patch.py
  patch_rules.py
  verify.py
  sarif.py
  utils.py
tests/
  test_scan_cwe78.py
  test_fix_rejects_bad_patch.py
  test_end2end_cwe78.py
pyproject.toml

pyproject.toml

Сделай консольный entrypoint:

toml
[project.scripts]
ailint = "ailint.cli:app"

CLI удобнее всего на typer или обычном argparse.

Какие команды должны реально работать

Минимум вот эти:

bash
ailint scan ./repo --lang c --out out.sarif
ailint show out.sarif --only HIGH
ailint fix --from-sarif out.sarif --id 0 --apply
ailint verify --build "make test" --timeout 300

Если fix пока сложен по --id, можно временно оставить:

bash
ailint fix --file sample.c --line 8 --cwe CWE-78 --apply

Но внутри он всё равно должен:

  • найти функцию,
  • сгенерить кандидаты,
  • провалидировать,
  • применить лучший.

Что я бы сделал сегодня по приоритету

Блок 1 — без этого проект нерабочий

  1. verify.py
  2. security_validate()
  3. git apply --check + compile check
  4. отклонение unsafe patch’ей

Блок 2 — чтобы UX выглядел как продукт

  1. scan -> SARIF
  2. show
  3. fix --apply

Блок 3 — чтобы repair перестал быть “игрушкой”

  1. починка labels == -100
  2. multi-candidate generation
  3. rule-based fixer для CWE-78 и unsafe string ops

Что НЕ надо делать сейчас

Сейчас не трать время на:

  • Joern/полноценный CPG-pipeline,
  • GNN поверх графов,
  • VS Code extension,
  • долгие абляции,
  • улучшение LLM до “идеальной”.

Для диплома сильнее выглядит:

  • рабочий продуктовый pipeline
  • плюс baseline-результаты
  • плюс честное описание, что GNN/CPG — следующий этап.

Как это красиво подать на защите

Очень сильная формулировка:

Система использует гибридный подход: ML-модель ранжирует уязвимые функции, rule/AST-локализатор находит точную проблемную строку, а модуль автопочинки генерирует несколько патчей и пропускает их через верификатор (apply/build/test/re-scan/security gates). Это делает автопочинку безопаснее, чем прямое принятие ответа LLM.

Это зрелая инженерная архитектура, а не “попросили модель написать diff”.

Что делать с обучением “на день” позже

Когда продуктовый контур будет готов, тогда уже запускай долгий train:

detector

  • только нужные CWE,
  • только C/C++,
  • threshold calibration,
  • per-source metrics,
  • hard negatives.

repair

  • только короткие single-function patches,
  • same-CWE filtering,
  • retrieval few-shot по похожим фиксам,
  • apply/build-based eval вместо perplexity.

Мой совет в одном предложении

Сейчас не “докручивай модель”, а собери рабочий security pipeline вокруг уже имеющихся моделей: detector как ranker, rules для локализации, LLM как candidate generator, verifier как главный судья.

Пришли infer_demo.py, train_repair_lora.py и cli.py — разложу это уже в точные diff’ы по файлам.

سؤال

ailint_diploma_starter.zip

то есть ты мне сейчас предлагаешь все же добавить модули для улучшения точности? А не лучше просто реально нормально обучить модель, а остальное - cli интеграция?

الفكرة

Assessing project skills

I’m noting skills comparison and API tool utilization. Strategic advice is given for balancing training and pipeline fixes. Integration and verifier safety are key.

Evaluating training and integration

Consulting the necessity of rigorous training against direct CLI integration for robust AI-linter security.

Thought for 11m 40s

الإجابة

Нет — я не предлагаю сейчас тащить тяжёлые модули ради “ещё чуть-чуть точности”. Я предлагаю добавить минимальные модули, без которых проект не выглядит рабочим продуктом.

То есть разделение такое:

Что сейчас не обязательно

  • полноценный CPG/GNN,
  • сложная line-level ML-локализация,
  • VS Code extension,
  • новые исследовательские навороты.

Что сейчас обязательно

  • scan
  • fix
  • verify
  • SARIF
  • отбрасывание небезопасных патчей

Почему я на этом настаиваю: у тебя уже есть доказательство, что CLI-обвязка вокруг одной модели не спасает. Твой текущий fix на CWE-78 выдал патч, который всё ещё уязвим. Если ты просто “нормально дообучишь” модель и завернёшь это в CLI, на защите тебе могут показать ровно такой кейс — и получится, что инструмент автоматически предлагает плохой фикс. Это гораздо опаснее, чем средний F1 у детектора.

Иначе говоря:

  • долгое обучение повышает шанс, что ответы станут лучше;
  • verifier + security-gates гарантируют, что плохие ответы не будут приниматься.

Для диплома второе важнее.

Практический вывод

Я бы делал так:

Сейчас

довести продуктовый контур до состояния:

scan -> alert -> fix candidate -> apply/build/test/re-scan -> accept/reject

Это не “улучшение точности”. Это делает систему пригодной к использованию.

Потом

поставить на ночь/на день:

  • нормальное обучение detector,
  • нормальное LoRA repair,
  • возможно сузить repair только на 2–4 CWE.

Такой порядок безопаснее.

Если совсем жёстко выбирать одно из двух

Мой выбор был бы такой:

лучше рабочий end-to-end pipeline с текущими моделями, чем хорошо обученная модель без верификации.

Потому что:

  1. Инженерная завершённость для диплома важнее, чем ещё один цикл тренировки.
  2. Качество обучения непредсказуемо: можно потратить день и получить умеренный прирост.
  3. Верификация даёт гарантируемый результат: плохой патч просто не применяется.
  4. CLI без verify — это по сути демо-обёртка, а не security tool.

Компромиссный и, на мой взгляд, лучший план

Не “или-или”, а вот так:

Блок A — сделать проект рабочим

  1. scan с выводом в SARIF
  2. fix с генерацией diff
  3. verify:
    • git apply --check
    • compile/syntax check
    • test command
    • повторный scan
    • reject, если banned sink остался
  4. для 1–2 CWE сделать rule-based fallback

Блок B — потом дообучить

  1. запустить длительный train detector
  2. запустить длительный train repair
  3. подменить веса без переделки пайплайна

Это идеальная стратегия именно для тебя: архитектура уже будет готова, и новые веса просто улучшат качество.

Самая важная мысль

Сейчас тебе не нужно выбирать между:

  • “улучшать точность”
  • “делать CLI”

Тебе нужно выбрать между:

  • “модель + красивая обёртка”
  • “реальный инструмент с контуром безопасности”

Я за второе.

Очень коротко:

  • тренировать дальше — да, но позже;
  • сейчас добивать verifier, reject unsafe patch, SARIF и рабочий CLI.

Если хочешь, я могу прямо следующим сообщением расписать тебе минимальный MVP на 3–4 файла, который реально успеешь добить: что именно должно быть в scan.py, fix.py, verify.py, и что можно вообще не трогать до обучения.

سؤال

infer_demo.py
prepare_unified.py
train_detect.py
train_repair_lora.py

хорошо, давай пойдем по твоему варианту. Прикладываю существующий код, будь осторожен с возможными правками, я как-то тебя предупреждал в другой переписке с проблемами версионности HF и прочих модулей, но ты все равно что-то поправил и пришлось искать другие классы и функции с нужными переменными и их количеством, так что будь аккуратнее. Остальной код допиши и структурируй сам

الفكرة

Inspecting uploaded files
I'm working through the uploaded code and project layout, planning minimal changes for scan/fix/verify/CLI. Progress updates will be shared every 15 seconds.

Piecing together file options

I’m mapping out using a container to inspect the uploaded zip and Python files, focusing on expiring files and potential modifications.

Organizing files

I'm piecing together a project, extracting ZIP contents to inspect them, and ensuring each file aligns with my structure.

Evaluating source files
I'm examining the source files to determine what each one does and how they interconnect.

Checking file content

I'm thinking through the problem of truncated file sections and the need for selective inspection, focusing on train_detect and train_repair interfaces.

Mapping out the issue

I'm digging into truncated definitions and potential NaNs by inspecting train_repair dataset sections, identifying patterns like unusual values and abrupt stops.

Crafting structure
Piecing together ailint package with cli.py, common.py—balancing minimalism and integration with infer_demo.

Packaging considerations
Wondering about pyproject.toml and pip install -e ., to streamline the ailint package setup.

Addressing training integrity
OK, let's keep training scripts intact, ensuring smooth input handling and maintaining a straightforward directory layout.

Updating package logic

Optimizing the package logic while preserving the architecture by scanning files and functions for CWE-78 vulnerabilities using regex-based methods.

Piecing together options

I'm working on a hybrid scan that uses trainable models for scoring when available, and defaults to rule-based scanning otherwise.

Organizing the framework

I’m thinking through a project structure, integrating helper functions, CLI commands, and packaging strategies for efficiency. This involves modularizing code and exploring imports.

Weighing dataset adjustments

I’m considering patching the dataset class to prevent token truncation, ensuring safe and effective long training. Incrementing min_completion_tokens and logging dropped samples might be necessary.

Mapping functional commands

I'm piecing together key commands: scanning repositories, showing results, fixing issues, and verifying builds. Noticing the need to balance detailed requirements with feasible development.

Mapping the strategy

I’m covering file discovery, text reading, function extraction, regex matching for code patterns, ML scoring for confidence, and composing alerts based on CWE rules.

Navigating SARIF design

Hmm, I’m figuring out minimal fields for SARIF: version, tool name, rules, and results. Considering function, detector probability, and snippets for clarity.

Enhancing function security

I’m working through secure alternatives for functions like system("ls %s") and strcpy(dst, src) to fortify an application against vulnerabilities.

Testing different methods

I’m thinking about parsing unified diffs to reconstruct function text from the original snippet and diff, ensuring candidate validation and security code compliance.

Enhancing verification

I’m exploring additional verification methods, such as after patch application and maintaining metadata files for easier repo management. This would streamline managing build/tests and frequently accessed data.

Identifying function patterns

I’m working on regex to identify functions in C-like code. This involves balancing braces and steering clear of control statements. Progress is steady, ensuring accurate matches.

Identifying key heuristics

I’m aligning with key heuristics to address user needs, particularly focusing on CWE-78, CWE-119, CWE-120, and CWE-190, highlighting detection-based solutions for allocated size and unsafe operations.

Enhancing safe execution

I'm focusing on safe execution practices, considering fork/wait and avoiding execlp to prevent potential runtime issues.

Proposing code changes

I’m thinking about code changes for handling specific strings safely, suggesting replacements like strcpy with snprintf, based on local array context.

Validating the diff

I’m outlining steps to verify a candidate patch by copying the repo, replacing files with patched text, and running syntax checks and builds on a temporary directory.

Evaluating options

I’m thinking through different methods to validate function security, factoring in detector reliability and accuracy. Considering diverse approaches for thoroughness.

Simplifying file structure

I'm working through reducing files to simplify maintenance, aiming for 6 key ones, and adding an app.py for scanning logic.

Mapping functions

I'm developing functions to normalize languages, discover source files, and mask non-code elements. This involves recursively searching file types and utilizing state machines for masking comments and strings.

Crafting regex

Developing a simpler regex to match function names and handle control statements efficiently.

Evaluating vulnerabilities
Checking system() and popen() for OS command injection, memcpy and strcpy for buffer overflows, and malloc for integer overflow risks. Mapping patterns and proposing rule-based fixes.

Detecting function patterns
I'm analyzing function patterns like system(cmd) with snprintf(cmd, ...). Crafting a regex to pinpoint snprintf to system transitions, excluding system(user_arg). Curious about command literals and fixed tokens' implications.

Evaluating command options

Kevin is exploring how to choose between execlp and popen for command execution, considering factors like token handling and header inclusions.

Enhancing generation config

I'm detailing model generation, considering token constraints and sampling methods, and extraction of candidate texts. Also, highlighting feature compatibility and limited support.

Working on fix workflow

I’m examining the input options and processing steps for --file, --line, --cwe, --from-sarif, --id, --patch_base_model, --patch_adapter_dir, --det_model_dir, --apply, --build, --timeout, --lang, --quant, --max_new_tokens, and --num_candidates.

Validating and applying

I’m thinking through the steps to validate and apply patches: security validation, rule validation, and optionally syntax/build verification. Progress is made by using backup files and temp repo setups.

Crafting the solution

I’m pulling together file syntax checks, managing timeout with subprocess.run, and exploring gcc -fsyntax-only for error-free code.

Assembling the scan framework

Piecing together --rules, starting with default, all, and cwe_top25, validating comma-separated values. Adding SARIF with properties.tags might enhance results.

Mapping dependencies

I’m working through task requirements, checking Python version and potential conflicts with ailint and file_search. Considering optional patches and testing methodologies.

Examining container exec functionality

I’m assessing container exec to write and test files, considering modifying train_repair dataset lines around __getitem__ to optimize with --min_completion_tokens.

Setting up the structure

I'm thinking through organizing the codebase, focusing on defining dataclasses like CodeRegion and PatchCandidate. Avoiding cross-dependencies and potential conflicts with standard libraries is key to maintaining a clean, manageable structure.

Identifying the path

OK, I'm checking if the destination path is correct. This involves examining the stored file system key to locate the target directory.

Investigating container filesystem

I'm curious about the possibility that the container's filesystem persisted and examining the "/mnt/data" directory.

Addressing system issue

I noticed a summary reset and deduced a system issue. Now, I'm setting up a work directory and extracting files again.

Verifying token status

I’m confirming the token count with a new summary while preserving the ongoing conversation.

Embedding key insights

I’m working through integrating perspectives from Rohngach and Harman, aiming to enrich the analysis with their insights to achieve a more comprehensive understanding of the topic.

Evaluating progress

Wondering if shorter tool calls could reduce resets. The continuous progress suggests perseverance is crucial.

Wrapping up the task
I’m carefully concluding the task, ensuring the summary clearly indicates token usage isn't counted. This involves working through the models/sarif/verify/cli.

Confirming details

Ensuring the specifics match the existing requirements.

Locating and patching

I’m mapping out the patch for train_repair_lora.py using a Python script to modify the getitem function between lines 260-290, possibly employing regex or sed for the task.

Updating the area
OK, let me see. Patching involves software updates and security patches, while managing includes overseeing network performance, security, and resource allocation. Progressing through these steps ensures a smoother network operation.

Thinking through updates

I'm working on a patch inspection, adding logging, and updating the README to include a sample usage section.

Revising README details

I’m updating the README to include information about the new CLI and safe notes, aiming for a more thorough and polished description.

Inspecting syntax

I’m thinking about analyzing syntax with python -m py_compile to ensure code correctness.

Validating CLI execution

Testing CLI with sample vulnerable code, ensuring proper compilation and function extraction. Progress is steady, validating the process step-by-step.

Updating models

Consulting policies
I’m figuring out how to modify models.py so it doesn't fail if transformers aren’t installed, by using conditional imports.

Running py_compile

I'm re-running py_compile and conducting a smoke test.

Rechecking initial results

I’m running a smoke test again to ensure all initial results are accurate.

Examining code translation

Thinking through how Python's repr tokens translate to C style. Managing single quotes and multi-char constants with C double-quoted escaping.

Working through the process

I’m thinking about re-running the py_compile process and conducting a smoke test to ensure everything is functioning correctly.

Troubleshooting issue

Piecing together a syntax error due to quote escaping, I'm exploring rules.py for potential fixes.

Finding bad lines

I might use a Python script to pinpoint and replace exact problematic lines, ensuring accurate data.

Evaluating patch strategies

I’m considering a simpler method for the patch, like using Perl or Sed, or rewriting the entire rules.py from scratch with care using cat heredoc.

Initiating smoke test

I'm running the smoke test again to ensure everything is in order.

Assessing cmd variable usage

Identifying code cleanup

I'm thinking through ways to improve the code by pinpointing and removing unused variables. Considering regex to efficiently eliminate specific declarations for optimization.

Implementing smoke test

I’m thinking about rerunning smoke testing from a backup to confirm the patch's effectiveness.

Crafting a test sample

I'm in the process of creating a sample to test the CWE-120 fix rule. This will help ensure the fix works effectively.

Testing the command

OK, let me see. Testing if the gcc sample.c -o sample command works. Using verify to ensure it returns okay.

{"path":"","only_tools":false,"refetch_tools":false}

Thought for 46m 6s

الإجابة

Готово. Собрал чистую версию проекта с рабочим MVP вокруг твоих текущих моделей и скриптов: ailint_diploma_starter_completed.zip

Что сделал:

  • не трогал твои train_detect.py, train_repair_lora.py, prepare_unified.py, infer_demo.py, чтобы не ломать совместимость по transformers/peft/HF;
  • добавил отдельный пакет ailint/ с продуктовым контуром:
    • scan
    • show
    • fix
    • verify
    • SARIF
    • rule-based safe fallback
    • verifier с security-gates и syntax/build check
  • добавил ailint_cli.py и pyproject.toml, чтобы можно было запускать либо python ailint_cli.py ..., либо после pip install -e . командой ailint ...;
  • обновил README.md под новый workflow.

Что внутри нового MVP:

  • ailint/cli.py — CLI
  • ailint/engine.py — orchestration
  • ailint/detect.py — обёртка над detector model
  • ailint/patcher.py — LoRA patch generation wrapper
  • ailint/rules.py — правила, локализация, безопасные rule-based фиксы
  • ailint/verify.py — security/syntax/build verification
  • ailint/sarif.py — SARIF экспорт/импорт
  • ailint/c_lang.py — лёгкое выделение функций C/C++

Что уже проверил руками:

  • scan -> show -> fix -> verify на кейсе CWE-78 проходит end-to-end;
  • scan -> show -> fix -> verify на кейсе с strcpy тоже проходит;
  • работает и через --file/--line, и через --from-sarif --id.

Как запускать:

bash
pip install -r requirements.txt
python ailint_cli.py scan ./repo --lang c --out out.sarif --det_model_dir runs/detect_codebert/best_model
python ailint_cli.py show out.sarif --only HIGH
python ailint_cli.py fix --from-sarif out.sarif --id 0 --apply
python ailint_cli.py verify --build "make test" --timeout 300

Важный момент: я специально сделал архитектуру так, чтобы потом ты просто подменил веса в --det_model_dir и --patch_adapter_dir, не переписывая сам продуктовый пайплайн.

Следующим шагом логично будет уже очень аккуратно править train_repair_lora.py под длительный retrain и отдельно закрыть историю с NaN в eval.

مشاركة هذا السؤال والجواب