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PatchEval
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CyberForge框架生成合成数据以训练网络安全LLM代理
研究人员开发了CyberForge，一个旨在为大型语言模型（LLM）代理生成合成安全训练数据的新颖框架。该框架将经过验证的漏洞注入到真实的C/C++软件项目中，确保注入的代码是可编译的，并且漏洞可以被动态触发。由此产生的数据集包含80个项目中的1034个已验证漏洞，显著提高了LLM代理在SEC-bench和PatchEval等安全基准测试上的性能。
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ContraFix框架通过对比分析改进自动化漏洞修复
研究人员开发了ContraFix，一个旨在增强软件中自动化漏洞修复（AVR）的新框架。该系统利用对比运行时分析从失败和非失败的软件变体中生成证据，从而实现更精确的源级修补。ContraFix还包含一个技能库，用于重用修复策略和改进更正，在SEC-Bench和PatchEval等基准测试中展示了比现有方法更高的语义正确性。