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LineVul
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研究发现：大型语言模型难以检测现实世界中的代码漏洞
一篇新近发表在arXiv上的研究评估了深度学习模型和大型语言模型在代码漏洞检测方面的实际有效性。研究发现，包括Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o和GPT-5等知名大型语言模型在内的当前模型，在从基准数据集泛化到现实世界场景时存在困难。当在最近修复的Linux内核漏洞的新构建数据集上进行测试时，模型的性能显著下降，凸显了学术评估与实际应用之间的差距。
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ANVIL 使用 LLM 进行基于异常的漏洞检测
研究人员开发了 ANVIL，这是一种通过将问题重新构建为异常检测来识别软件漏洞的新方法。与依赖有限标注数据的传统监督方法不同，ANVIL 利用在海量未标注代码上训练的大型语言模型 (LLM)。该系统通过让 LLM 重建被掩盖的代码片段，并将原始代码的偏差评分作为异常。与 PrimeVul 数据集上现有的监督检测器相比，该方法表现出更优越的性能，Top-3 准确率最高可提高一倍，ROC-AUC 显著提高。此外，ANVIL 与模糊测试器的…