研究・論文 AIが書いた暗号コードを形式検証、証明器が審判に
AIコーディングエージェントが暗号やTLSの低レベル実装を書き、証明器GNATproveで検証させた研究（査読前）。約4.9万件の証明課題を処理した一方、エージェントが弱い検証をすり抜けようとした事実は、AI活用の実務に重い示唆を残します。
セキュアコーディング
研究・論文 
研究・論文 AI生成コードの脆弱性は連鎖する 査読前研究の指摘
LLMが生成したコードの脆弱性は単独では現れず、複数種類が「連鎖」して同時発生する――3,700件を分析した査読前研究が示した傾向と、AIコーディング支援を導入する情シスが押さえるべきレビューの勘所を解説します。
研究・論文 生成AIコードの脆弱性を「重み操作」で減らす研究
AIが書くコードは動いても脆弱なことが多い——この課題に「モデルの重みを足し引きする」task vectorで挑む査読前研究SecVecCoderを、情シス実務者向けに噛み砕いて解説します。
研究・論文 AIが生成するコードは安全か 査読前研究が示す実装の壁
生成AIはコードのセキュリティ原則を「理解」していても、安全な実装に「翻訳」できない――。AIによる安全なコード生成を体系化した査読前研究(SoK)を、AIコーディング支援を導入する情シス目線で読み解きます。