该论文针对安全补丁与详细漏洞报告之间的时间差问题展开研究。理想情况下，漏洞的详细信息应与修复补丁同时发布，但实践中，即使CVE已公开，详细报告往往滞后很久。在此期间，补丁已公开，攻击者可逆向工程，而防御者缺乏评估风险、确定优先级和验证修复所需的信息。可执行证据（如PoC漏洞利用）能填补这一空白。以往自动化PoC生成方法（如PoCGen）假设已存在详细漏洞报告，而这正是该时期缺失的。本文首先通过实证研究量化了修复提交与详细漏洞报告可用之间的长时间延迟。然后提出PoCEvolve，一种漏洞感知的提示演化框架，直接从漏洞修复提交生成PoC。给定一个修复提交，PoCEvolve合成对应的PoC漏洞利用。通过从失败的生成尝试中学习，PoCEvolve评估不同维度漏洞相关上下文（包括推断的漏洞API和代码覆盖信息）的有用性，并引导提示向更有效的漏洞利用生成演化。在SecBench.VFC.js基准上的评估显示，PoCEvolve的PoC生成成功率达58.4%，相对PoCGen改进20.7%，比基于GPT-4o-mini的LLM基线改进200.0%。使用最新模型Qwen3.7-Plus时，成功率提升至85.3%。当详细漏洞报告可用时，PoCEvolve成功率达71.7%，比PoCGen提高11.1%。该工作是生成式漏洞利用自动化的重要进展，有助于安全团队在补丁发布后快速获得PoC以验证修复。适合安全研究人员、漏洞管理工程师和自动化工具开发者阅读。

本文是一篇系统化知识总结（SoK）论文，专注于自动化内核漏洞发现与利用生成领域。研究背景在于内核漏洞对系统安全构成严重威胁，而传统手动发现和利用生成效率低下。该论文系统梳理了现有自动化方法，包括模糊测试、符号执行、静态分析等技术在内核漏洞发现中的应用，以及如何自动生成可利用的漏洞验证程序或利用代码。核心贡献在于提出了一种分类法，将现有工作按技术类型、适用阶段、自动化程度等维度进行归类，并比较了不同方法的优缺点。实验部分基于对大量已发表论文的元分析，评估了各方法在发现真实漏洞和生成可靠利用方面的有效性。主要发现是当前方法在覆盖率、效率和可扩展性上仍有局限，尤其缺乏针对复杂内核机制的通用解决方案。论文还指出了未来研究方向，如结合机器学习与符号推理、提升对硬件漏洞的自动化能力等。适合内核安全研究人员和系统安全工程师阅读，以了解该领域现状与挑战。

本文提出 SACK（Systematic Generation of Function Substitution Attacks Against Control-Flow Integrity），一种系统化生成函数替换攻击的方法，旨在绕过控制流完整性（CFI）保护机制。CFI 通过限制程序执行路径为预期合法路径来防御控制流劫持攻击，但近年研究表明攻击者仍可通过合法间接调用函数来绕过 CFI，例如通过替换函数指针或虚函数表。SACK 自动分析目标二进制程序，识别可被利用的合法间接调用点，并生成能够将控制流转移到攻击者选定函数的输入。该方法利用污点分析和符号执行技术，在 CFI 策略允许的范围内构造满足条件的函数替换 payload，从而实现对程序行为的恶意篡改。实验在多个真实世界程序（如 Web 服务器、文本编辑器等）上进行，证明了 SACK 能够有效生成绕过现有 CFI 实现的攻击，并揭示了当前 CFI 策略在细粒度上的不足。