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SPLASH: Contrastive Audit Pressure for Detecting and Localizing Security Hallucinations in Generated Code

Mirza Masfiqur Rahman, MD Ajwad Akil, Imtiaz Karim, Ashish Kundu, Ramana Kompella, Elisa Bertino · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.26001 · open-access PDF

Japanese

大型言語モデルによって生成されたコードは、しばしば機能テストに合格し、不確実な状態にとどまります。これらのセキュリティの幻覚は一般的で、高い信頼性で書かれ、サンプルで繰り返されますので、ジェネレーター自体の不確実性も静的アナリストも信頼性がそれらを捕らえません。我々はSPLASHを導入し、監査圧力と呼ばれる新しい措置によって指導されています。それはセキュリティレビューとスタイルレビューの下で生成されたプログラムのための教師によって強制されたログ確率と対照します。声明やプログラムに合併し、競合する編集の確率モデルに基づいて、監査圧力はSを可能にします。

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Code generated by large language models often passes every functional test while remaining insecure. These security hallucinations are common, written with high confidence, and repeated across samples, so neither the generator's own uncertainty nor static analyzers reliably catch them. We introduce SPLASH, which is guided by a new measure called audit pressure. It contrasts teacher-forced log-probabilities for the generated program under a security review and a style review. Aggregated to statements and programs, and grounded in a probabilistic model of competing edits, audit pressure allows S

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange