JevVibe: Efficient Classification-Guided Secure Code Generation
该论文关注大语言模型代码生成中的安全弱点问题：模型可以产出功能正确、但隐含安全缺陷的代码，因此业界倾向于采用「先诊断弱点类型、再决定修复方式」的两阶段修复流水线。Common Weakness Enumeration（CWE）为这类诊断提供
#code-repair
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← 返回所有主题Metrics Failure in LLM-Based Code Vulnerability Repair: An Empirical Study and a Change-Aware Screen
该论文针对 LLM 自动修复 C/C++ 安全漏洞这一研究方向，质疑了当前广泛使用的评测指标——"编译率"（compile rate，即生成的补丁能否通过编译）作为单函数漏洞修复进展代理指标的可靠性。作者使用 203 个来自 Big-Vul
MPC-Patch-Bench: Security-Aware LLM Code Patch for Multi-Party Computation
本文提出了 MPC-Patch-Bench，这是首个针对安全多方计算（MPC）软件的仓库级基准，用于评估大语言模型（LLM）的代码修复能力。当前缺乏此类基准，直接移植通用基准（如 SWE-bench）存在三大结构性缺陷：（1）MPC仓库中通