A Systematic Approach to Predict the Impact of Cybersecurity Vulnerabilities Using LLMs
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Høst, Anders Mølmen, Lison, Pierre, Moonen, Leon |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Exploring ChatGPT's Capabilities on Vulnerability Management
di: Liu, Peiyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Peiyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Agent Skills in the Wild: An Empirical Study of Security Vulnerabilities at Scale
di: Liu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Can LLM Prompting Serve as a Proxy for Static Analysis in Vulnerability Detection
di: Ceka, Ira, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ceka, Ira, et al.
Pubblicazione: (2024)
Retrieval-Augmented Few-Shot Prompting Versus Fine-Tuning for Code Vulnerability Detection
di: Trad, Fouad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Trad, Fouad, et al.
Pubblicazione: (2025)
ContraFix: Agentic Vulnerability Repair via Differential Runtime Evidence and Skill Reuse
di: Liu, Simiao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Simiao, et al.
Pubblicazione: (2026)
SecureVibeBench: Benchmarking Secure Vibe Coding of AI Agents via Reconstructing Vulnerability-Introducing Scenarios
di: Chen, Junkai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Junkai, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Road of Adaptive AI for Precision in Cybersecurity
di: Garg, Sahil
Pubblicazione: (2025)
di: Garg, Sahil
Pubblicazione: (2025)
PrimeGuard: Safe and Helpful LLMs through Tuning-Free Routing
di: Manczak, Blazej, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Manczak, Blazej, et al.
Pubblicazione: (2024)
Harnessing the Power of LLMs in Source Code Vulnerability Detection
di: Mahyari, Andrew A
Pubblicazione: (2024)
di: Mahyari, Andrew A
Pubblicazione: (2024)
Evaluating LLMs for One-Shot Patching of Real and Artificial Vulnerabilities
di: Garg, Aayush, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Garg, Aayush, et al.
Pubblicazione: (2025)
RuleForge: Automated Generation and Validation for Web Vulnerability Detection at Scale
di: Garg, Ayush, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Garg, Ayush, et al.
Pubblicazione: (2026)
LLM4Vuln: A Unified Evaluation Framework for Decoupling and Enhancing LLMs' Vulnerability Reasoning
di: Sun, Yuqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Yuqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Detecting Data Poisoning in Code Generation LLMs via Black-Box, Vulnerability-Oriented Scanning
di: Yan, Shenao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yan, Shenao, et al.
Pubblicazione: (2026)
AnyPoC: Universal Proof-of-Concept Test Generation for Scalable LLM-Based Bug Detection
di: Zhao, Zijie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhao, Zijie, et al.
Pubblicazione: (2026)
Overeager Coding Agents: Measuring Out-of-Scope Actions on Benign Tasks
di: Qu, Yubin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Qu, Yubin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Groot: Adversarial Testing for Generative Text-to-Image Models with Tree-based Semantic Transformation
di: Liu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Evaluating and Mitigating Linguistic Discrimination in Large Language Models
di: Dong, Guoliang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dong, Guoliang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Web Agents Should Adopt the Plan-Then-Execute Paradigm
di: Piet, Julien, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Piet, Julien, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Detection of Toxic Prompts in Large Language Models
di: Liu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Prompt Injection attack against LLM-integrated Applications
di: Liu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Security Degradation in Iterative AI Code Generation -- A Systematic Analysis of the Paradox
di: Shukla, Shivani, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shukla, Shivani, et al.
Pubblicazione: (2025)
Code Security Vulnerability Repair Using Reinforcement Learning with Large Language Models
di: Islam, Nafis Tanveer, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Islam, Nafis Tanveer, et al.
Pubblicazione: (2024)
Large Language Models Cannot Reliably Detect Vulnerabilities in JavaScript: The First Systematic Benchmark and Evaluation
di: Fei, Qingyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fei, Qingyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Minimal Prompt Perturbations Lead to Code Vulnerabilities: Prompt Fragility and Hidden-State Signals in Coding LLMs
di: Sternfeld, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sternfeld, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2026)
Explainable Vulnerability Detection in C/C++ Using Edge-Aware Graph Attention Networks
di: Haque, Radowanul, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Haque, Radowanul, et al.
Pubblicazione: (2025)
TraceSafe: A Systematic Assessment of LLM Guardrails on Multi-Step Tool-Calling Trajectories
di: Chen, Yen-Shan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Yen-Shan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Securing the AI Frontier: Urgent Ethical and Regulatory Imperatives for AI-Driven Cybersecurity
di: Kulothungan, Vikram
Pubblicazione: (2025)
di: Kulothungan, Vikram
Pubblicazione: (2025)
Taint-Style Vulnerability Detection and Confirmation for Node.js Packages Using LLM Agent Reasoning
di: Ni, Ronghao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ni, Ronghao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Sleeper Agents: Training Deceptive LLMs that Persist Through Safety Training
di: Hubinger, Evan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hubinger, Evan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Online Safety Analysis for LLMs: a Benchmark, an Assessment, and a Path Forward
di: Xie, Xuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xie, Xuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Leveraging Large Language Models for Cybersecurity Risk Assessment -- A Case from Forestry Cyber-Physical Systems
di: Gultekin, Fikret Mert, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gultekin, Fikret Mert, et al.
Pubblicazione: (2025)
Graph Neural Networks for Vulnerability Detection: A Counterfactual Explanation
di: Chu, Zhaoyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chu, Zhaoyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Empirical Study of Vulnerabilities in Python Packages and Their Detection
di: Quan, Haowei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Quan, Haowei, et al.
Pubblicazione: (2025)
How Do Semantically Equivalent Code Transformations Impact Membership Inference on LLMs for Code?
di: Yang, Hua, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Hua, et al.
Pubblicazione: (2025)
Detecting Vulnerabilities from Issue Reports for Internet-of-Things
di: Masoumzadeh, Sogol
Pubblicazione: (2025)
di: Masoumzadeh, Sogol
Pubblicazione: (2025)
LLbezpeky: Leveraging Large Language Models for Vulnerability Detection
di: Mathews, Noble Saji, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mathews, Noble Saji, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Empirical Study of Vulnerability Detection using Federated Learning
di: Zhou, Peiheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Peiheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Favia: Forensic Agent for Vulnerability-fix Identification and Analysis
di: Storhaug, André, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Storhaug, André, et al.
Pubblicazione: (2026)
How Effective Are Neural Networks for Fixing Security Vulnerabilities
di: Wu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Comprehensive Study of Exploitable Patterns in Smart Contracts: From Vulnerability to Defense
di: Ding, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ding, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Exploring ChatGPT's Capabilities on Vulnerability Management
di: Liu, Peiyu, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Agent Skills in the Wild: An Empirical Study of Security Vulnerabilities at Scale
di: Liu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Can LLM Prompting Serve as a Proxy for Static Analysis in Vulnerability Detection
di: Ceka, Ira, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Retrieval-Augmented Few-Shot Prompting Versus Fine-Tuning for Code Vulnerability Detection
di: Trad, Fouad, et al.
Pubblicazione: (2025) -
ContraFix: Agentic Vulnerability Repair via Differential Runtime Evidence and Skill Reuse
di: Liu, Simiao, et al.
Pubblicazione: (2026)