arXiv · cs.LG 机器学习· Tim De Wachter, Kyryl Volkov, Myrto Eleftheria Gkogkou, Mathieu Huysman·· 5 小时前精选AI 评分78
小型决策模型配合分析框架在消费级 GPU 上大规模发现内存安全漏洞
Look Here, Then Decide: Small Decision Models in a Harness Find Memory-Safety Vulnerabilities at Scale on Commodity GPUs
AI 导读
作者提出一套漏洞发现框架，用 4B 参数的开源决策模型 Intern-Decision-4B 对候选函数打分排序，配合确定性分析定位可疑代码，在三个 GB10 系统上以每小时 900-1100 个仓库的速度扫描了 4000 多个 C/C++ 项目，确认 187 个内存安全漏洞，按 CVSS v3.1 最坏情况计 12 个严重、148 个高危。
推荐理由
论文用 4B 决策模型配合确定性分析在 4000 多个开源项目中挖出 187 个内存安全漏洞，并给出模型排序能力的量化边界。
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