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实体 Software Vulnerability Analysis and Discovery Using Machine-Learning and Data-Mining Techniques: A Survey

Software Vulnerability Analysis and Discovery Using Machine-Learning and Data-Mining Techniques: A Survey

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  1. TOOL · CL_117543 ·

    用于 C/C++ 漏洞分析的强化学习综述

    一项关于使用强化学习（RL）技术进行软件漏洞分析的系统性综述已发表，重点关注 C/C++ 源代码和静态分析。该综述遵循 PRISMA 2020 指南，分析了 2015 年至 2026 年间的 21 项研究。研究发现，大多数研究集中在模糊测试和引导式探索，而在直接漏洞检测或语句级定位方面的工作有限。综述还强调，像控制流图（CFGs）和抽象语法树（ASTs）这样的静态代码表示在代理状态中的利用不足，并且当前的基准测试缺乏可比性。