Buchumschlag

VulInstruct: Teaching LLMs Root-Cause Reasoning for Vulnerability Detection via Security Specifications

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhu, Hao, Li, Jia, Gao, Cuiyun, Qian, Jiaru, Dong, Yihong, Liu, Huanyu, Wang, Lecheng, Wang, Ziliang, Hu, Xiaolong, Li, Ge
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Software Engineering Cryptography and Security
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

ReposVul: A Repository-Level High-Quality Vulnerability Dataset
von: Wang, Xinchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VulEval: Towards Repository-Level Evaluation of Software Vulnerability Detection
von: Wen, Xin-Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VulKey: Automated Vulnerability Repair Guided by Domain-Specific Repair Patterns
von: Li, Jia, et al.
Veröffentlicht: (2026)

VulAgent: Hypothesis-Validation based Multi-Agent Vulnerability Detection
von: Wang, Ziliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Root-Cause-Driven Automated Vulnerability Repair
von: Wang, Hulin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

VulZoo: A Comprehensive Vulnerability Intelligence Dataset
von: Ruan, Bonan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MegaVul: A C/C++ Vulnerability Dataset with Comprehensive Code Representation
von: Ni, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

StagedVulBERT: Multi-Granular Vulnerability Detection with a Novel Pre-trained Code Model
von: Jiang, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Game Rewards Vulnerabilities: Software Vulnerability Detection with Zero-Sum Game and Prototype Learning
von: Wen, Xin-Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CleanVul: Automatic Function-Level Vulnerability Detection in Code Commits Using LLM Heuristics
von: Li, Yikun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VulReaD: Knowledge-Graph-guided Software Vulnerability Reasoning and Detection
von: Mukhtar, Samal, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Security Vulnerability Detection with Multitask Self-Instructed Fine-Tuning of Large Language Models
von: Yang, Aidan Z. H., et al.
Veröffentlicht: (2024)

VulDetectBench: Evaluating the Deep Capability of Vulnerability Detection with Large Language Models
von: Liu, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Vul-R2: A Reasoning LLM for Automated Vulnerability Repair
von: Wen, Xin-Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Line-level Semantic Structure Learning for Code Vulnerability Detection
von: Wang, Ziliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Empirical Study of Code Large Language Models for Binary Security Patch Detection
von: Li, Qingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unintentional Security Flaws in Code: Automated Defense via Root Cause Analysis
von: Islam, Nafis Tanveer, et al.
Veröffentlicht: (2024)

StriderSPD: Structure-Guided Joint Representation Learning for Binary Security Patch Detection
von: Li, Qingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SCALE: Constructing Structured Natural Language Comment Trees for Software Vulnerability Detection
von: Wen, Xin-Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Execution-State-Aware LLM Reasoning for Automated Proof-of-Vulnerability Generation
von: Li, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fixing Security Vulnerabilities with AI in OSS-Fuzz
von: Zhang, Yuntong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

QLCoder: A Query Synthesizer For Static Analysis of Security Vulnerabilities
von: Wang, Claire, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Empirical Study on the Security Vulnerabilities of GPTs
von: Wu, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Security study based on the Chatgptplugin system: ldentifying Security Vulnerabilities
von: Ren, Ruomai
Veröffentlicht: (2025)

On the Effectiveness of Function-Level Vulnerability Detectors for Inter-Procedural Vulnerabilities
von: Li, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Security Is Relative: Training-Free Vulnerability Detection via Multi-Agent Behavioral Contract Synthesis
von: Wang, Yongchao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multi-Agent Taint Specification Extraction for Vulnerability Detection
von: Ghebremichael, Jonah, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Repository-Level Graph Representation Learning for Enhanced Security Patch Detection
von: Wen, Xin-Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VulCatch: Enhancing Binary Vulnerability Detection through CodeT5 Decompilation and KAN Advanced Feature Extraction
von: Chukkol, Abdulrahman Hamman Adama, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MAVUL: Multi-Agent Vulnerability Detection via Contextual Reasoning and Interactive Refinement
von: Li, Youpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM4Vuln: A Unified Evaluation Framework for Decoupling and Enhancing LLMs' Vulnerability Reasoning
von: Sun, Yuqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AutoVulnPHP: LLM-Powered Two-Stage PHP Vulnerability Detection and Automated Localization
von: Wang, Zhiqiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

From Generalist to Specialist: Exploring CWE-Specific Vulnerability Detection
von: Atiiq, Syafiq Al, et al.
Veröffentlicht: (2024)

R+R: Security Vulnerability Dataset Quality Is Critical
von: Yadav, Anurag Swarnim, et al.
Veröffentlicht: (2025)

IRIS: LLM-Assisted Static Analysis for Detecting Security Vulnerabilities
von: Li, Ziyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

120 Domain-Specific Languages for Security
von: Krausz, Markus, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Secure Logging: Characterizing and Benchmarking Logging Code Security Issues with LLMs
von: Yuan, He Yang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SAGA: Detecting Security Vulnerabilities Using Static Aspect Analysis
von: Marquer, Yoann, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Semantics-Aligned, Curriculum-Driven, and Reasoning-Enhanced Vulnerability Repair Framework
von: Yang, Chengran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Give LLMs a Security Course: Securing Retrieval-Augmented Code Generation via Knowledge Injection
von: Lin, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)