arXiv · cs.AI· Amine Lbath·· 12 小时前AI 评分39
REVA：通过大语言模型上下文探测实现实时漏洞检测
Reva: Real-Time Vulnerability Detection through Contextual Probing of Large Language Models
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Amine Lbath
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.35829v1
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AI 导读
REVA（REal-time Vulnerability Analysis）将智能体式漏洞检测所需的安全上下文与代码理解压缩为 LLM 的一次前向传播，对每个新函数提供预计算的威胁模型、静态分析结果和调用图信息，并用探针读取 LLM 内部表示。在 PrimeVul 测试集上，REVA 基于 GLM-5.3-Flash 达到 60.0% 准确率，每函数约 1 秒，与 SOTA 智能体检测器 VulTriage（59.2%）持平，速度快 250 多倍、成本不到其十分之一；同一提示下探针比 LLM 直接判断准确率高 14% 至 17%。
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