研究人员开发了CyberForge，一个旨在为大型语言模型（LLM）代理生成合成安全训练数据的新颖框架。该框架将经过验证的漏洞注入到真实的C/C++软件项目中，确保注入的代码是可编译的，并且漏洞可以被动态触发。由此产生的数据集包含80个项目中的1034个已验证漏洞，显著提高了LLM代理在SEC-bench和PatchEval等安全基准测试上的性能。 AI
影响 通过提供一种可扩展的方法来生成真实的漏洞数据，增强了LLM代理在网络安全方面的能力。
排序理由 该集群描述了一篇研究论文，其中详细介绍了一个用于为AI训练生成合成数据的新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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