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更多流程更多漏洞:利用LLM和定制化DFA增强SAST.pdf

上传人: 竿*** 编号:981928 2025-11-29 47页 6.41MB

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根据《More Flows, More Bugs: Empowering SAST with LLMs and Customized DFAY》文章,主要内容如下: 1. **SAST介绍**:静态应用安全测试(SAST)分析源代码而不执行,用于查找如SQL注入或XSS等漏洞。 2. **LLM在识别源和汇中的应用**:利用LLM发现框架中的可能函数,并通过专家规则验证和验证这些函数在真实仓库中的使用。 3. **DFA增强**:通过CodeQL实现DFA,分析数据流,并解决Java反射和值传递等挑战。 4. **结果**:研究发现,通过LLM和自定义DFA,SAST工具可以检测到更多数据流,提高了漏洞检测的准确性。 5. **案例研究**:通过CodeQL自动化漏洞扫描,发现了CVE-2024-45387等SQL注入漏洞。 6. **结论**:LLM辅助的代码语义分析是SAST的一个研究方向,CodeQL的DFA机制具有代表性,但其分析并非完美,仍有改进空间。
"LLM助力SAST,揭秘代码漏洞!" LLM与DFA的完美结合!" "SAST升级!LLM如何识别代码中的源与汇?"
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