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机器学习模型在漏洞报告优先级排序方面展现出潜力

研究人员探索了机器学习技术在对程序分析工具生成的漏洞报告进行优先级排序方面的应用，重点关注 Node.js 包。该研究评估了多种机器学习方法，包括经典模型、图神经网络 (GNN)、大型语言模型 (LLM) 以及混合 GNN-LLM 模型。研究结果表明，LLM 和基于 GNN 的方法在识别真实漏洞方面表现强劲，有可能减少安全分析师进行大量手动审查的需求。