研究人员开发了一个名为Symbolicate-Enrich-Sample的新流水线，以有效识别Windows操作系统中的潜在漏洞。该系统处理二进制文件中的大量函数，根据结构特征和语言模型对风险及错误类别假设的评估来分配优先级。目标是创建一个可管理的候选函数短名单，供人类分析师或AI代理进行调查，将搜索空间从数百万大幅缩小到数千。 AI
影响 通过使用LLM来确定目标优先级，简化了漏洞研究，可能加速安全分析。
排序理由 详细介绍AI辅助漏洞研究新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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