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English(EN) Reinforcement Learning for Software Vulnerability Analysis: A Systematic Review with Emphasis on C/C++ Source Code and Static Analysis

用于 C/C++ 漏洞分析的强化学习综述

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一项关于使用强化学习（RL）技术进行软件漏洞分析的系统性综述已发表，重点关注 C/C++ 源代码和静态分析。该综述遵循 PRISMA 2020 指南，分析了 2015 年至 2026 年间的 21 项研究。研究发现，大多数研究集中在模糊测试和引导式探索，而在直接漏洞检测或语句级定位方面的工作有限。综述还强调，像控制流图（CFGs）和抽象语法树（ASTs）这样的静态代码表示在代理状态中的利用不足，并且当前的基准测试缺乏可比性。 AI

影响 强调了在漏洞检测的强化学习中静态代码表示的利用不足，表明存在研究空白。

排序理由 该集群包含一篇在 arXiv 上发表的系统性综述论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Bruno Caro-V\'asquez, Carola Figueroa-Flores, Gast\'on Marquez ·

    用于软件漏洞分析的强化学习：一项侧重于 C/C++ 源代码和静态分析的系统性综述

    arXiv:2606.28403v1 Announce Type: cross Abstract: Vulnerability detection in C/C++ software remains a major security challenge due to code complexity, manual memory management, and the limitations of traditional static analysis. Reinforcement Learning (RL) has emerged as a promis…

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