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AIxCC
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调查揭示人工智能驱动的软件漏洞检测中存在的持续性缺陷
一篇新发表在arXiv上的调查论文详细介绍了使用机器学习进行自动化漏洞检测（ML4AVD）领域中持续存在的挑战和痛点。该论文调查了87项有影响力的工作，确定了十二个相互关联的问题，这些问题阻碍了进展，例如存在缺陷的问题表述、数据集和指标。这些问题产生了自我强化的反馈循环，导致该领域狭隘地专注于函数级别的C/C++漏洞的二元分类，而忽略了漏洞类型预测和对更多编程语言的支持等更广泛的领域。作者提出了具体的建议来解决这些问题，并评估了ML4…
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论文分析DARPA人工智能网络挑战赛，关注自主网络系统
一篇新论文分析了DARPA的人工智能网络挑战赛（AIxCC），这是一项旨在利用人工智能（特别是LLM）开发自主网络推理系统（CRS）的大型竞赛。研究详细介绍了竞赛的设计、入围CRS的架构以及影响其性能的因素。其目的是确定部署自主CRS的技术进步和尚存的挑战。
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AI 漏洞查找系统在 DARPA 的人工智能网络挑战赛中接受测试
去年八月，网络安全团队齐聚拉斯维加斯参加 DARPA 的人工智能网络挑战赛 (AIxCC)。该活动展示了旨在识别软件漏洞的 AI 驱动系统。这些先进工具相互较量，以展示它们在查找漏洞方面的有效性。