摘要由 AI 生成
研究人员提出 BUGSTONE-E2E 框架,旨在将公共漏洞数据库中的修复提交转化为可执行的检测规则并进行验证。该框架利用 Tree-sitter 枚举匹配锚点的调用站点,结合轻量级启发式方法剔除良性站点,随后由基于大语言模型(LLM)的代理在规则引导下检查剩余候选项,最终构建运行时验证并生成经双向差分测试校验的补丁。实验基于 2022 至 2026 年间的 19,325 个高危 CVE,成功识别出 2,710 个修复提交,构建了涵盖 56 个 CWE 家族的 1,033 条检测规则(封装为 172 项技能),并在 14 个程序中产生了 644 个发现的运行时证据。
关键实体KEY ENTITIES
BUGSTONE-E2ECVECWE
报道态势 · 每日报道量LANGUAGE SPLIT
实体关系
信号强度SIGNALS
全部报道(1)SOURCES
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研究人员提出 BUGSTONE-E2E 框架,将公共漏洞数据库中的修复提交转化为可执行检测规则并进行验证。该框架利用 Tree-sitter 枚举匹配锚点的调用站点,结合轻量级启发式方法剔除良性站点,随后由基于 LLM 的代理在规则引导下检查剩余候选项,最终构建运行时验证并生成经双向差分测试校验的补丁。实验基于 2022 至 2026 年 19,325 个高危 CVE,识别出 2,710 个修复提交并构建了涵盖 56 个 CWE 家族的 1,033 条检测规则(封装为 172 项技能),在 14 个程序中产生了 644 个发现的运行时证据。