Vulnerability Localization Benchmark: Measuring Agentic Security Analysis at Repository Scale
随着语言模型代理越来越多地被用于处理完整软件仓库，现有网络安全评测多聚焦于代理能否检测、复现或修复漏洞，却很少衡量它们能否真正“定位”到相关代码。本文提出“漏洞定位（vulnerability localization）”这一任务：给定一个
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← 返回所有主题Antares: Foundation Models for Agentic Vulnerability Localization
本文介绍了 Antares，一个用于智能体式漏洞定位的紧凑语言模型家族，包含 350M、1B 和 3B 三个参数规模。漏洞定位是软件安全中的基础步骤，要求模型能对大型代码库进行推理，并迭代地识别脆弱实现。Antares 基于 IBM Gra
AutoTrace: From Patches to Triggers via Agentic Interprocedural Exploration
本文提出 AutoTrace，一个基于智能体（agentic）的流水线，用于从漏洞修复补丁中定位触发器（trigger），即导致脆弱程序状态转变为具体不安全操作的语句。该问题比二元漏洞检测更难，因为答案需要跨过程（interprocedur