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增强反向工程：调查和基准测试大型语言模型在反编译二进制文件中的漏洞分析
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现，现有漏洞数据集在质量和准确性上存在不足，影响了代码语言模型在漏洞检测中的表现。引入PrimeVul数据集进行评估，结果显示现有基准高估了模型性能，强调了安全领域创新研究的必要性。
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关键要点
- 现有漏洞数据集在质量和准确性上存在不足。
- 这些不足影响了代码语言模型在漏洞检测中的表现。
- 引入PrimeVul数据集用于训练和评估代码语言模型。
- 评估结果显示现有基准高估了模型性能。
- 强调了安全领域创新研究的必要性。
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