10:42arXiv cs.LG@Nahum Korda, Gadi EvronOpenAnt是一个开源漏洞发现系统,将静态程序分析与大语言模型推理结合,采用多阶段流水线。它通过代码分解将分析面减少97%,仅保留从外部入口可达的攻击相关代码。系统通过对抗验证模拟攻击者能力评估可利用性,并自动生成动态验证环境在沙箱容器中执行。在OpenSSL、WordPress和Flowise等开源项目评估中,OpenAnt识别了之前未知的漏洞,同时大幅降低误报率。论文OpenAntLLM漏洞发现代码安全开源项目推荐理由:OpenAnt把LLM和静态分析结合起来做漏洞挖掘,在三个知名开源项目里发现了新漏洞,误报还少,值得做安全的看看。原文
10:48arXiv: DeepSeek@Xiaoyun Xu, Lichao Wu, Jona te Lintelo, Siyu Zhang, Stjepan PicekSPARK是一种无需重训练的推理时安全机制,通过两步骤激活预训练模型中已有的安全知识。第一步针对编码任务检索少量CWE条目并附加结构化提示,第二步在每个解码步骤添加预计算token偏置(来自安全方向向量投影)。在9个开源模型(C++/Java/Python)上评估,SPARK匹配或优于7种基线方法,同时保持HumanEval代码能力。在Claude、DeepSeek、GPT等7个黑盒模型上进一步验证了激活瓶颈的存在和SPARK的改进效果。论文SPARK代码安全安全生成推理时CWE推荐理由:不用微调,不拖慢速度,只加几行提示和词向量偏置,代码安全就上去了,效果和重训练一样好。原文