[논문리뷰] A.S.E: A Repository-Level Benchmark for Evaluating Security in AI-Generated Code본 논문은 기존의 LLM 코드 생성 평가 벤치마크가 단편적인 코드 스니펫 에 집중하고, 불안정한 평가 방식 을 사용하며, 실제 리포지토리 컨텍스트 를 반영하지 못하여 AI 생성 코드의 보안을 충분히 평가하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#AI-Generated Code Security#LLM Evaluation#Repository-Level Benchmark#Code Security#Vulnerability Detection#Static Analysis#Reproducibility#Context-Awareness2025년 9월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Training Language Model Agents to Find Vulnerabilities with CTF-Dojo본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트를 활용하여 사이버 보안 취약점을 자동으로 탐지하고 악용하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Agents#Cybersecurity#CTF Challenges#Vulnerability Detection#Execution Environments#Docker#Automated Training#Verifiable Feedback2025년 8월 27일댓글 수 로딩 중