研究人员开发了 ARQ，一个利用大型语言模型 (LLM) 自动精炼 CodeQL 查询以检测 C/C++ 程序中漏洞的新框架。这种代理方法利用合成程序的执行基础证据来识别和纠正现有查询中的假阳性和假阴性。ARQ 不需要标记数据集或提交历史，在真阳性检测方面取得了显著改进，最高可达 119.8%，同时保持至少 98.0% 的精确率。精炼后的查询还成功解决了 GitHub 上长期存在的问题，并发现了 libpng 和 zlib 等真实世界库中先前未知的错误。 AI
影响 通过提高漏洞检测工具的准确性，增强了自动化代码分析和安全性。
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使用 LLM 改进漏洞检测的新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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