Source Code 漏洞检测中利用 LLMs 的能力

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通过利用大型语言模型对源代码进行静态分析以检测已知的漏洞,本研究通过将源代码转化为 LLVM IR,然后在这些中间表示上训练 LLMs,证明了该漏洞检测方法可以适用于多种编程语言,并通过在 NVD 和 SARD 的真实世界和合成代码上进行广泛实验,展示了在识别源代码漏洞方面的高准确性。

研究引入了新的代码修改表示格式,使用大型语言模型进行自动修复代码漏洞。研究评估了当前的评估指标,并强调了数据集完整性和训练样本缺失测试数据集的重要性。这项工作对提高代码安全和推动相关领域的研究具有潜力。

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