精选理由
这篇论文让AI漏洞检测不再黑箱——Code-Augur会生成明确的安全假设，再用模糊测试验证，已经在真实项目里挖出22个新漏洞，比专用模型还管用。
Code-Augur提出安全规范优先范式，将漏洞检测智能体的隐性假设显式化为安全规范，并通过运行时反证持续细化。在真实项目上，Code-Augur比Claude Mythos等专用模型检测到更多漏洞。它基于Sonnet和DeepSeek等通用LLM构建，发现了22个关键开源项目的新漏洞。该方法通过模糊测试触发断言，揭示漏洞或修正规范，提升检测可信度。
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Code-Augur提出安全规范优先范式，将漏洞检测智能体的隐性假设显式化为安全规范，并通过运行时反证持续细化。在真实项目上，Code-Augur比Claude Mythos等专用模型检测到更多漏洞。它基于Sonnet和DeepSeek等通用LLM构建，发现了22个关键开源项目的新漏洞。该方法通过模糊测试触发断言，揭示漏洞或修正规范，提升检测可信度。
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