发布了两个新的基准测试集 JavaVulBench 和 RustMizan,用于评估大型语言模型在软件漏洞检测方面的能力。JavaVulBench 专注于 Java 方法,包含超过 1,740 个通用漏洞披露 (CVE),并提供多种真实的拆分策略用于测试。RustMizan 针对 Rust 漏洞,提供可编译的代码和一个突变框架来测试污染和鲁棒性。与之前使用小型代码片段且缺乏污染意识的数据集相比,这两个基准测试旨在提供更现实、更全面的评估。 AI
影响 这些基准测试将能够对用于代码安全的 LLM 进行更严格的评估,可能加速 AI 在软件开发安全领域的应用。
排序理由 该集群包含两篇研究论文,介绍了用于评估 AI 模型在软件漏洞检测方面的新基准测试。
- Claude Sonnet 4
- CodeBERT
- CodeLlama 13B
- Common Weakness Enumeration
- DeepSeek-Coder-1.3B
- DeepSeek-Coder-V2
- DeepSeek-V3
- GPT-4.1 mini
- GPT-4o
- GraphCodeBERT
- Java
- JavaVulBench
- Ollama
- OpenRouter
- Qwen 2.5 Coder 14B
- Qwen-2.5-Coder-7B
- Rust
- RustMizan
- UniXcoder
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