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PrimeVul
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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…
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VulnAgent-R2 框架增强了仓库级软件漏洞检测能力
研究人员开发了 VulnAgent-R2，这是一个先进的多智能体审计框架，旨在检测仓库级别的软件漏洞。该系统通过纳入反事实证据重加权、构建感知验证计划合成以及成本风险帕累托调度器等模块，改进了先前的方法。VulnAgent-R2 在多个基准数据集上展示了增强的性能，取得了高 F1 和 AUROC 分数，同时还减少了执行所需的计算令牌数量。