引文
ChatGPT自发布以来,它在各行各业都掀起了一股学习热潮。由于其惊人的语言理解和生成能力,ChatGPT已经备受全世界瞩目。它在智能对话、翻译、摘要、文本生成等领域中展现出了非凡的能力,让人们对其充满了好奇、敬畏和赞叹之情,同时开始怀疑自己的行业是否马上就会被人工智能所替代,甚至感到担忧。
作为代码分析领域中的从业者,GPT是否对这个领域具有较强的冲击力呢?本文将以敏感性这个代码分析中最重要的指标对GPT进行简单的测试以探究ChatGPT在敏感性相关的代码分析过程中的表现,我们以C/C++程序中关注度较高的内存泄漏为例进行测试。在测试中,我们发现ChatGPT展现出了一定的精度和检测能力,能够识别和定位部分代码中潜在的内存泄漏问题。但与绝大部分自动检测工具类似,也会在一些敏感性相关的代码分析中表现不足,出现较低级误报和漏报。
以下是一些内存泄漏相关的片段代码在ChatGPT中的分析结果与误漏报分析。
例0
基础代码片段
分析:ChatGPT对于该例子的判断和分析过程都是正确的。我们在此例子上增加敏感性看看他的表现。
例1
流敏感(误报)文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-453603.html
误报分析:对代码稍做修改文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-453603.html
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