本研究提出R2Vul方法，利用强化学习和结构化推理蒸馏，解决大型语言模型在软件漏洞检测中的推理信度不足问题。R2Vul能够生成可靠的安全评估，并有效区分有效与误导性评估，推动软件漏洞检测研究的发展。

R2Vul: Learning to Reason about Software Vulnerabilities through Reinforcement Learning and Structured Reasoning Distillation
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