网安AIGC专题46篇前沿代码大模型论文24篇论文阅读笔记汇总
【网安AIGC专题】46篇前沿代码大模型论文、24篇论文阅读笔记汇总
网安AIGC专题
- 写在最前面
- 一些碎碎念
- 课程简介
- 0、课程导论
- 1、应用 - 代码生成
- 2、应用 - 漏洞检测
- 3、应用 - 程序修复
- 4、应用 - 生成测试
- 5、应用 - 其他
- 6、模型介绍
- 7、模型增强
- 8、数据集
- 9、模型安全
🌈你好呀！我是
🌌 2024每日百字篆刻时光，感谢你的陪伴与支持 ~
🚀 欢迎一起踏上探险之旅，挖掘无限可能，共同成长！
写在最前面
本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。
本系列文章不仅涵盖了46篇关于前沿代码大模型的论文，还包含了24篇深度论文阅读笔记，全面覆盖了代码生成、漏洞检测、程序修复、生成测试等多个应用方向，深刻展示了这些技术如何在网络安全领域中起到革命性作用。同时，本系列还细致地介绍了大模型技术的基础架构、增强策略、关键数据集，以及与网络安全紧密相关的模型安全问题。
本篇博客旨在整理这些宝贵的笔记，方便未来的阅读和研究，同时也希望能够对广大读者产生启发和帮助。让我们一起踏上这场网络安全的未来探索之旅，共同在这个不断变化的领域中寻找属于我们的立足点。
一些碎碎念
纯散养、跨方向的直博开局，幸运的遇到了网络安全专题这门课，于是像每周组会一样在上课。
感谢邹德清、李珍、文明老师的授课，感谢课堂每一位同学的交流，受益匪浅。
带我打开一个全新视角，领略AIGC与大模型技术的革新之旅。同时理解最新的技术成就，发现它们的不足之处，并培养出创新能力。还有一些全英文PPT，“被迫”学了很多英文名词hh
对于我来说，这不仅仅是学术上的成长之旅，更是一次思维和视角的重大转变。通过课堂汇报、论文阅读和交流讨论，我逐渐培养了阅读论文的习惯，并学会了如何形成自己的思路。
这是2023秋季的三个月，也是积极的开始。希望之后的自己能延续每周阅读文献，积极推进科研进度，争取早日毕业！
课程简介
网络安全专题是针对当前热点安全问题进行研讨，通常分成四类热门主题进行介绍和研讨，包括的热门主题有：攻击行为与漏洞分析，分享最新的攻防进展；下一代网络安全，分享物联网、工控网络等相关协议安全、网络防御等技术；动态行为分析，分享内存相关安全以及动态污点技术等；人工智能安全，分享人工智能，人工智能安全应用，以及联邦学习安全等最新知识。
围绕着几个热门主题，在最近五年的信息安全顶尖会议上挑选一些代表性论文，组织学生研讨，启发他们理解最新成果，并发现最新成果的不足，从而达到培养创新能力的目的；另外也提高他们用英文介绍知识，以及进行讨论的能力。
0、课程导论
1、应用 - 代码生成
| 主题 | 论文 | 出处及时间 | 论文笔记 |
|---|---|---|---|
| arXiv 2023.5.11 | |||
| arXiv 2023.5.6 | |||
| arXiv 2023.5.4 | |||
| 自动程序修复 | arXiv 2023.5.2 | ||
| 代码生成 | arXiv 2023.4.15 | ||
| 代码生成 | arXiv 2023.3.28 | ||
| arXiv 2023.2.15 |
2、应用 - 漏洞检测
| 论文 | 出处及时间 |
|---|---|
| arXiv | |
| arXiv 2023.3.20 | |
| arXiv | |
| arXiv |
3、应用 - 程序修复
| 主题 | 论文 | 出处及时间 | 论文笔记 |
|---|---|---|---|
| arXiv 2023.4.7 | |||
| 自动程序修复 | arXiv 2023.4.1 | ||
| ICSE 2023 | |||
| S&P 2023 | |||
| 自动程序修复 | ICSE 2023 | ||
| 漏洞修复 | arXiv | ||
| 自动程序修复 | arXiv 2023.1.30 | ||
| 静默漏洞修复识别 | ICSE 2023 |
4、应用 - 生成测试
| 主题 | 论文 | 出处及时间 | 论文笔记 |
|---|---|---|---|
| arXiv 2023.5.9 | |||
| arXiv 2023.4.30 | |||
| arXiv 2023.4.4 | |||
| 自动化测试 | arXiv 2022.9.23 | ||
| 模糊测试 | ISSTA 2023 |
5、应用 - 其他
| 主题 | 论文 | 出处及时间 | 论文笔记 |
|---|---|---|---|
| 信息提取 | arXiv 2023.5.11 | ||
| 代码搜索 | arXiv 2023.5.5 | ||
| 生成知识图谱 | arXiv 2023.4.18 | ||
| 软件工程 | arXiv | ||
| 代码摘要 | arXiv | ||
| 代码解释 | arXiv 2023.4.13 | ||
| 代码学习 | arXiv 2023.4.8 | ||
| 许可证版权保护 | ICML 2023 | ||
| LLM4SE综述 | arXiv 2023.9.12 |
6、模型介绍
| 论文 | 出处及时间 |
|---|---|
| arXiv 2023.5.9 | |
| arXiv 2023.6.20 | |
| arXiv |
7、模型增强
| 主题 | 论文 | 出处及时间 | 论文笔记 |
|---|---|---|---|
| 代码预训练 | ICSE 2023 | ||
| 持续学习 | ICSE 2023 | ||
| arXiv | |||
| arXiv |
8、数据集
| 主题 | 论文 | 出处及时间 | 论文笔记 |
|---|---|---|---|
| arXiv 2023.5.9 | |||
| 错误代码补全 | NeurIPS 2023 | ||
| CCF C | arXiv 2023.3.16 | ||
| ICSE 2023 | |||
| 数据增强 | arXiv |
9、模型安全
| 主题 | 论文 | 出处及时间 |
|---|---|---|
| arXiv | ||
| 对抗攻击 | PLDI 2023 |