Towards Scalable and Cost-Efficient Vulnerability Detection: A Study on Automatic Query Generation
该论文聚焦于静态分析在软件安全中的核心地位与 CodeQL 等工具面临的现实瓶颈：构建高覆盖率查询套件通常需要大量人工投入。尽管大语言模型（LLM）在代码推理方面展现出潜力，但其生成结构化、可执行安全查询的实际能力仍缺乏系统评估。为此，作者
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← 返回所有主题ARQ: Agentic CodeQL Query Refinement for C/C++ Vulnerability Detection
本文提出 ARQ，一个基于智能体（agent）的自动化框架，旨在优化 C/C++ 程序的 CodeQL 漏洞检测查询，以降低误报（FP）和漏报（FN）。现有查询型静态分析器（如 CodeQL）通过预定义的漏洞模式查询来匹配源码，但官方查询仍