ODDFuzz: Discovering Java Deserialization Vulnerabilities via Structure-Aware Directed Greybox Fuzzing.
本文提出了一种名为 ODDFuzz 的新型混合解决方案，用于高效发现 Java 反序列化漏洞。Java 反序列化漏洞是实际中严重的威胁，现有静态分析和模糊测试方法在有效性和效率上存在局限。ODDFuzz 首先执行轻量级静态污点分析，识别可能
#static-analysis
共收录 69 条相关情报。
← 返回所有主题Compile-time Security Analysis and Optimization of Sensitive String Producers
本文针对软件中普遍存在的内容组合漏洞（如XSS、注入），指出现有缓解手段（开发者培训、静态分析、模板语言）效果递减，且AI代码生成继承了训练数据中的不安全模式并缺乏自我纠正的可靠上下文。作者提出一个通用安全内容组合框架，该框架跨内容语言扩展
Security Incentivization: An Empirical Study of how Micropayments Impact Code Security
本论文针对软件开发中安全投入不足的问题，提出并评估了一种基于团队层面的微支付激励机制，旨在通过可量化的安全指标改善代码安全。研究设计了半自动化的度量流水线，集成 Bearer、Detekt 和 mobsfscan 等静态分析工具，聚合安全发
Benchmarking LLM-Based Static Analysis for Secure Smart Contract Development: Reliability, Limitations, and Potential Hybrid Solutions
该论文针对基于大型语言模型（LLM）的静态分析在智能合约安全开发中的可靠性和局限性进行了系统基准测试。研究背景是区块链交易的不可逆性使得智能合约漏洞检测成为安全开发的必备环节，而LLM虽被越来越多地集成到开发者工作流中，其作为自主安全审计工
LCC-LLM: Leveraging Code-Centric Large Language Models for Malware Attribution
本论文提出 LCC-LLM，一个面向恶意软件归因与多任务静态分析的代码中心基准数据集与证据驱动框架。研究背景是当前基于 LLM 的恶意软件归因受限于不支持的指标以及缺乏代码级别的证据支持，难以准确识别恶意和脆弱代码片段。为解决这些问题，作者
Bullseye: Detecting Prototype Pollution in NPM Packages with Proof of Concept Exploits.
该论文聚焦于JavaScript/Node.js生态中广泛存在的原型污染（Prototype Pollution）漏洞检测问题。原型污染漏洞允许攻击者通过操纵对象的原型链，在运行时注入恶意属性，从而导致拒绝服务、权限提升甚至远程代码执行。现
Poster: TaintGrep: A Static Analysis Tool for Detecting Vulnerabilities of Android Apps Supporting User-defined Rules.
该论文提出了一种名为TaintGrep的静态分析工具，用于检测Android应用中的漏洞。该工具基于污点分析（taint analysis）技术，并支持用户自定义规则，从而能够灵活地适应不同的安全检测需求。TaintGrep通过构建数据流图
The Skeleton Keys: A Large Scale Analysis of Credential Leakage in Mini-apps.
该论文对微信小程序（Mini-apps）中的凭证泄露问题进行了大规模实证研究。微信小程序是一种无需安装即可在微信中运行的应用，其开发者通常使用云服务API密钥、第三方服务令牌等凭证来访问后端资源。论文作者设计并实现了静态分析工具MiniKe
CrossCommitVuln-Bench: A Dataset of Multi-Commit Python Vulnerabilities Invisible to Per-Commit Static Analysis
介绍了一个跨多个提交引入的Python漏洞基准，揭示了每次提交静态分析工具检测率极低（13%），表明现有SAST对这类漏洞几乎无效。