AI 프로그래밍 어시스턴트가 생성하는 코드의 보안 취약성 문제를 해결하기 위해, 취약점이 없는 코드만 포함하는 훈련 데이터를 구축하여 모델의 성능을 향상시키는 연구를 수행했다. 기존 파이썬 코퍼스를 정적 분석 도구를 사용하여 취약점이 없는 함수만을 포함하는 보안 데이터셋을 구축하고, 이를 기반으로 트랜스포머 기반 모델을 훈련했다. 결과적으로, 보안 데이터셋으로 훈련된 모델이 보안 문제를 덜 발생시키면서도 기능적 정확성은 유지하는 것을 확인했다.
