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学术论文2026-06-09 发布INFO

Securing Code Understanding: Detecting Natural Backdoor Vulnerability in Code Language Models

本文针对代码语言模型（CodeLMs）中的自然后门漏洞进行了深入的实证研究。自然后门是指模型在正常训练过程中无意习得的后门行为，与通过数据投毒注入的后门不同，其产生机制与模型内部表征有关。研究覆盖了多种模型架构（如GPT、BERT变体）和代

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

#cs.SE #code-language-model #backdoor #vulnerability-detection #llm-security

学术论文2026-05-13 发布INFO

Code-Centric Detection of Vulnerability-Fixing Commits: A Unified Benchmark and Empirical Study

本研究针对漏洞修复提交（VFC）的自动化检测问题进行了系统性的实证评估。背景是：安全补丁部署的及时性至关重要，但官方漏洞建议库（advisory databases）平均比补丁发布延迟25天，且许多修复从未被收录为建议。当前该领域存在超过2

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

#cs.SE #cs.LG #vulnerability-fixing-commits #code-language-model #security #benchmark