Towards Behavior Tree-Guided Vulnerability Detection with Lightweight LLMs
本文研究如何利用轻量级本地大语言模型（LLM）进行软件漏洞检测，重点关注源代码输入表示对检测效果的影响。当前多数提示方法直接使用原始源代码，也有部分工作采用抽象语法树（AST）等结构化表示，但AST的冗长性显著增加了输入token数量，可能
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← 返回所有主题How Code Representation Shapes False-Positive Dynamics in Cross-Language LLM Vulnerability Detection
该论文系统性地研究了代码表示格式（原始源代码与剪枝抽象语法树 AST）如何影响跨语言大语言模型（LLM）在漏洞检测中的误报行为。作者使用两个 8B 参数级别的 LLM（Qwen3-8B 和 Llama 3.1-8B-Instruct），在