On Predicting Vulnerability Severity Using In-Context Learning: An Industrial Case Study

本文是一篇来自工业界的案例研究，旨在解决软件漏洞严重性评估的可扩展性与隐私问题。当前安全分析师手动分配CVSS评分的方式难以应对漏洞数量增长，且传统方法常依赖云端LLM服务，存在代码片段泄露的机密性风险。为此，作者提出利用本地可部署的开源L

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR