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ProVerif
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研究发现：大型语言模型在符号安全协议分析方面存在困难
一篇新发表在arXiv上的研究评估了GPT和DeepSeek等大型语言模型（LLMs）在进行符号安全协议分析方面的能力。研究发现，虽然LLMs在某些安全目标上可以达到较高的召回率，但其精确度普遍较低，并且在不同运行中的判断可能不稳定。与聊天模式相比，LLMs的推理模式显示出更高的精确度，但检测到的攻击较少，其中身份验证目标尤其具有挑战性。尽管LLMs的性能尚未能与ProVerif和OFMC等专用形式化验证工具相媲美，但它们可以作为安全…
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RL框架在Tamarin中自动化安全协议分析
研究人员开发了一个强化学习（RL）框架，以自动化和缩短使用Tamarin工具分析安全协议的过程。这种受AlphaZero启发的创新方法采用神经启发式来指导蒙特卡洛树搜索，并从已完成的子证明中学习。在16个案例研究上的评估表明，与现有方法相比，RL方法能够自动找到更多证明并生成更短的证明，从而显著减少了协议验证所需的人工努力。