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AutoSafeCoder: A Multi-Agent Framework for Securing LLM Code Generation through Static Analysis and Fuzz Testing

Fuente: arXiv

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Nunez, Ana, Islam, Nafis Tanveer, Jha, Sumit Kumar, Najafirad, Peyman
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Software Engineering Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
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