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English(EN) On Predicting Vulnerability Severity Using In-Context Learning: An Industrial Case Study

开源LLM在预测软件漏洞严重性方面展现出潜力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员进行了一项工业案例研究，使用本地可部署的、开源的大型语言模型（LLMs）通过上下文学习来预测软件漏洞的CVSS v3.1分数。该研究将专有数据与Big-Vul数据集进行了比较，发现它们足够一致，可以将Big-Vul用作工业数据的代理。结果表明，中等规模的开源代码模型，特别是CodeLlama2-7B，在由轻量级、输出受限的提示指导下，在CVSS回归方面可以达到与云端模型相当的性能，为工业漏洞分类提供了一种保护隐私的解决方案。 AI

影响 为工业漏洞严重性评估提供了一种保护隐私、本地可部署的替代方案。

排序理由 学术论文，介绍了一项关于LLM在漏洞严重性预测中应用的案例研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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学术论文，介绍了一项关于LLM在漏洞严重性预测中应用的案例研究。[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) · Daniel Rodriguez-Cardenas, David Nader Palacio, Anna Schmedding, Yiyang Lu, Aadil Mallick, Bill Hudson, Chris Gourley, Michael Roytman, Chris Shenefiel, Evgenia Smirni, Denys Poshyvanyk ·

    利用上下文学习预测漏洞严重性：一项工业案例研究

    arXiv:2608.22089v1 Announce Type: cross Abstract: Modern software systems require earlier and more scalable vulnerability severity assessment to reduce exposure to high-impact security flaws. Security analysts typically assign CVSS scores, but this manual triage does not scale wi…

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