Um Framework Metodológico para Avaliação de Segurança em Código Gerado por LLMs - Graeml, Augusto César; Jesus, Thiago O. Bispo de; Pigatto, Daniel F.; Santi, Juliana de; Vendramin, Ana Cristina B. Kochem (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg), 2026)
Os Grandes Modelos de Linguagem têm sido amplamente utilizados no desenvolvimento de software. Entretanto, a adoção de modelos compactos, motivada pela redução de custos e latência, levanta preocupações de segurança. Este trabalho propõe um framework para auditoria de código gerado por LLMs compactos, utilizando prompts baseados no MITRE Top 25 CWE e análise SAST com CodeQL. Os resultados mostram vulnerabilidades em mais de 40% dos cenários, principalmente relacionadas à validação inadequada de entradas e à injeção de comandos. Os achados demonstram a eficácia do framework na validação contínua da segurança de código gerado por inteligência artificial.