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实体 Francesco Crescenzo Grasso

Francesco Crescenzo Grasso

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  1. TOOL · CL_327280 ·

    新的VulDec框架使用神经反编译进行二进制漏洞检测

    研究人员推出了一种新颖的VulDec框架，该框架通过采用神经反编译来检测二进制可执行文件中的漏洞。这种方法利用大型语言模型从汇编代码中恢复源代码级别的代码，从而解决了在没有源代码访问权限的情况下分析代码的挑战。该框架包含一个新数据集，该数据集在各种架构上将汇编-C函数对与通用弱点枚举（CWE）注释对齐。VulDec的神经反编译程序实现了显著的源代码级别恢复，其检测器在真实测试数据上达到了0.61的宏观F1分数。