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标签：安全与隐私（共 1233 篇，按优先级展示前 200）

P0 TaintP2X: Detecting Taint-Style Prompt-to-Anything Injection Vulnerabilities in LLM-Integrated Applications
TaintP2X：检测 LLM 集成应用中的污点式 Prompt-to-Anything 注入漏洞
提出静态污点分析框架 TaintP2X，将 LLM 输出视为污点源，检测 LLM 集成应用中的 P2Xi 注入漏洞。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 9/10引用 10安全与隐私程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P0 Safeguarding LLM Agents from Misalignment through Provenance Analysis
通过溯源分析保障 LLM 智能体免于失准
提出基于溯源分析的形式化框架与 ProvenanceGuard 流水线，在工具调用执行前检测 LLM 智能体的失准行为。
ASE Proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2026匹配度 8/10引用 6机器学习与程序语言安全与隐私
P0 Towards More Accurate Static Analysis for Taint-Style Bug Detection in Linux Kernel
迈向更精确的 Linux 内核污点式缺陷检测静态分析
提出 BugLens，用结构化 LLM 推理对静态分析告警进行后精化，将 Linux 内核污点式缺陷检测精度从 0.10 提升至 0.72。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 8/10引用 6程序分析与抽象解释机器学习与程序语言安全与隐私
P0 ACTaint: Agent-Based Taint Analysis for Access Control Vulnerabilities in Smart Contracts
ACTaint：基于智能体的智能合约访问控制漏洞污点分析
提出基于LLM多智能体的污点分析系统ACTaint，用于检测Solidity智能合约访问控制漏洞。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 8/10安全与隐私机器学习与程序语言
P1 MalSkills: Detecting Malicious Skills in the Agentic Supply Chain via Neuro-symbolic Reasoning
MalSkills：通过神经符号推理检测智能体供应链中的恶意技能
提出神经符号检测框架 MalSkills，从异构构件中推理识别 LLM 智能体供应链中的恶意技能，F1 达 93%。
ASE Proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2026匹配度 7/10引用 5安全与隐私机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 AgenticSCR: An Autonomous Agentic Secure Code Review for Immature Vulnerabilities Detection
AgenticSCR：面向未成熟漏洞检测的自主智能体安全代码审查
提出带安全语义记忆的智能体代码审查器，在早期漏洞检测中显著优于静态LLM、多智能体与SAST工具。
ASE Proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2026匹配度 7/10引用 2机器学习与程序语言安全与隐私
P1 STaint: Detecting Second-Order Vulnerabilities in PHP Applications with LLM-Assisted Bi-Directional Static Taint Analysis
STaint：用LLM辅助的双向静态污点分析检测PHP应用中的二阶漏洞
提出LLM辅助的双向静态污点分析方法STaint，精确建模自定义数据库读写，检测PHP二阶漏洞。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 7/10安全与隐私机器学习与程序语言
P1 Towards Verifiably Safe Tool Use for LLM Agents
迈向 LLM Agent 可验证安全的工具使用
结合 STPA 危害分析与能力增强 MCP，为 LLM Agent 的工具调用提供形式化安全护栏。
ICSE Proceedings of the IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 6/10引用 37安全与隐私机器学习与程序语言
P1 How Your Credentials Are Leaked by LLM Agent Skills: An Empirical Study
LLM Agent 技能如何泄露你的凭证：一项实证研究
首次大规模实证研究 LLM agent 技能的凭证泄露，归纳出 10 类泄露模式，并揭示 fork 分发使修复失效。
ASE Proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2026匹配度 6/10引用 15安全与隐私机器学习与程序语言
P1 Identifying Smart Contract Security Issues in Code Snippets from Stack Overflow
识别 Stack Overflow 代码片段中的智能合约安全问题
提出 SOChecker，首个面向 Stack Overflow 不完整智能合约代码片段的漏洞检测工具，结合微调 Llama2 补全与符号执行。
ISSTA Proceedings of the 33rd ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2024匹配度 6/10引用 12安全与隐私机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Models Are Codes: Towards Measuring Malicious Code Poisoning Attacks on Pre-trained Model Hubs
模型即代码：面向预训练模型枢纽的恶意代码投毒攻击测量研究
首个针对 Hugging Face 预训练模型枢纽恶意代码投毒的系统性测量研究，并提出并落地了检测流水线 MalHug。
ASE Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2024匹配度 6/10引用 9安全与隐私机器学习与程序语言
P1 Artemis: Toward Accurate Detection of Server-Side Request Forgeries through LLM-Assisted Inter-procedural Path-Sensitive Taint Analysis
Artemis：通过LLM辅助的跨过程路径敏感污点分析实现准确的服务器端请求伪造检测
提出Artemis，用LLM辅助的跨过程路径敏感污点分析检测PHP应用SSRF漏洞，显著降低误报并发现新CVE。
OOPSLA 9(OOPSLA1)2025匹配度 6/10引用 9安全与隐私程序分析与抽象解释
P1 Argus: A Multi-agent Sensitive Information Leakage Detection Framework Based on Hierarchical Reference Relationships
Argus：基于分层引用关系的多智能体敏感信息泄露检测框架
提出多智能体框架 Argus，通过分层引用关系检测代码仓库敏感信息泄露并降低误报。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 6/10引用 3安全与隐私机器学习与程序语言
P1 One Signature, Multiple Payments: Demystifying and Detecting Signature Replay Vulnerabilities in Smart Contracts
一个签名，多次支付：智能合约中签名重放漏洞的揭示与检测
首次实证研究智能合约签名重放漏洞，并提出 LLM 辅助静态污点分析结合符号执行的检测工具 LASiR。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 6/10引用 2安全与隐私机器学习与程序语言
P1 MINES: Explainable Anomaly Detection through Web API Invariant Inference
MINES：通过 Web API 不变式推断实现可解释异常检测
从 API schema 推断可解释不变式，用正常日志筛选后生成 Python 代码检测 Web 异常，显著优于日志学习基线。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 6/10引用 2程序验证安全与隐私
P1 Have We Solved Access Control Vulnerability Detection in Smart Contracts? A Benchmark Study
我们解决智能合约中的访问控制漏洞检测了吗？一项基准研究
构建180个真实访问控制漏洞基准，系统评测SOTA工具与LLM，揭示检测盲区并倡导混合方法。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 6/10引用 2安全与隐私机器学习与程序语言
P1 Collaboration to Repository-Level Vulnerability Detection
协作实现仓库级漏洞检测
通过多智能体协作，将基于 LLM 的漏洞检测从函数级扩展到仓库级，应对跨文件的过程间漏洞。
ISSTA Proceedings of the 33rd ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2024匹配度 6/10引用 2机器学习与程序语言安全与隐私
P1 Cryptbara: Dependency-Guided Detection of Python Cryptographic API Misuses
Cryptbara：依赖引导的 Python 密码学 API 误用检测
结合静态依赖分析与依赖上下文引导的 LLM 推理，精准检测 Python 密码学 API 误用。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 6/10引用 1安全与隐私机器学习与程序语言
P1 Should We Evaluate LLM Based Security Analysis Approaches on Open Source Systems?
我们应该在开源系统上评估基于 LLM 的安全分析方法吗？
通过开源与闭源数据集的对照实验，首次实证表明基于 LLM 的漏洞检测在开源基准上的评测结果会因数据污染而被显著高估。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 6/10引用 1机器学习与程序语言安全与隐私
P1 AutoReview: An LLM-based Multi-Agent System for Security Issue-Oriented Code Review
AutoReview：面向安全问题的基于 LLM 多智能体代码审查系统
提出三智能体 LLM 系统 AutoReview，实现漏洞检测、定位与修复的安全代码审查。
FSE Proceedings of the 33rd ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2025匹配度 6/10引用 1机器学习与程序语言安全与隐私
P1 JavaVulBench: A Java Vulnerability Benchmark with Realistic Splits, a Unified Multi-backend Harness, and a Leakage-Aware Evaluation Mode
JavaVulBench：具有真实划分、统一多后端评测框架与泄漏感知评估模式的 Java 漏洞基准
发布 JavaVulBench：面向 Java 漏洞检测的真实划分、多后端统一评测与预训练泄漏感知基准。
ASE Proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2026匹配度 6/10机器学习与程序语言安全与隐私
P1 Let the Trial Begin: A Mock-Court Approach to Vulnerability Detection using LLM-Based Agents
让审判开始：一种基于LLM智能体的模拟法庭漏洞检测方法
提出模拟法庭式多智能体框架VulTrial，用角色分工与指令微调显著提升LLM漏洞检测与解释能力，并发现多个零日漏洞。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 6/10机器学习与程序语言安全与隐私
P1 A Large-Scale Empirical Study of Secret Key Leakage in Hugging Face Spaces
Hugging Face Spaces 中密钥泄露的大规模实证研究
首个大规模实证研究，结合静态分析与 LLM 检测，量化 Hugging Face Spaces 的密钥泄露规模与风险。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 6/10安全与隐私机器学习与程序语言
P1 Benchmarking MCP Vulnerability Detection from a Paired Evaluation Perspective
从配对评估视角对 MCP 漏洞检测进行基准测试
构建 75 对漏洞/修复 MCP 工具基准，用配对准确率 MPA 揭示 LLM 漏洞检测方法的真实语义辨识能力。
FSE Proceedings of the 34th ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2026匹配度 6/10安全与隐私机器学习与程序语言
P1 SymGPT: Auditing Smart Contracts via Combining Symbolic Execution with Large Language Models
SymGPT：结合符号执行与大语言模型审计智能合约
提出 SymGPT，用大语言模型把 ERC 规则翻译为 DSL 并由符号执行自动检测智能合约违规。
OOPSLA 10(OOPSLA1)2026匹配度 6/10安全与隐私机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 GPTScan: Detecting Logic Vulnerabilities in Smart Contracts by Combining GPT with Program Analysis
GPTScan：结合 GPT 与程序分析检测智能合约逻辑漏洞
提出 GPTScan，将 GPT 与程序分析结合以检测智能合约中的逻辑漏洞。
ICSE Proceedings of the IEEE/ACM 46th International Conference on Software Engineering2024匹配度 5/10引用 174安全与隐私机器学习与程序语言
P1 Vulnerability Detection with Code Language Models: How Far are We?
代码语言模型的漏洞检测：我们还差多远？
提出 Primevul 数据集与真实评测，揭示现有基准严重高估代码 LMs 的漏洞检测能力。
ICSE 2025 IEEE/ACM 47th International Conference on Software Engineering (ICSE)2025匹配度 5/10引用 80机器学习与程序语言安全与隐私
P1 ProbGuard: Proactive Runtime Monitoring for LLM Agent Safety via Probabilistic Prediction
ProbGuard：基于概率预测的 LLM 智能体安全主动式运行时监控
ProbGuard 用从执行轨迹学到的 DTMC 预测 LLM 智能体的安全风险，实现提前预警与干预。
ASE Proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2026匹配度 5/10引用 27机器学习与程序语言安全与隐私
P1 Data-Driven Synthesis of Provably Sound Side Channel Analyses
数据驱动的可证可靠侧信道分析合成
提出数据驱动方法自动合成可证可靠的侧信道静态分析器，并用查询包含检查保证规则可靠性。
ICSE 2021 IEEE/ACM 43rd International Conference on Software Engineering (ICSE)2021匹配度 5/10引用 24程序合成安全与隐私
P1 On the Effectiveness of Function-Level Vulnerability Detectors for Inter-Procedural Vulnerabilities
论函数级漏洞检测器对跨过程漏洞的检测有效性
构建首个跨过程漏洞数据集，揭示函数级检测器在跨过程漏洞上效果显著下降。
ICSE Proceedings of the IEEE/ACM 46th International Conference on Software Engineering2024匹配度 5/10引用 22安全与隐私机器学习与程序语言
P1 Scaling static taint analysis to industrial SOA applications: a case study at Alibaba
将静态污点分析扩展到工业 SOA 应用：阿里巴巴案例研究
提出 ANTaint，通过按需污点传播与健全调用图，解决 Alibaba SOA 应用静态污点分析的扩展性与隐式依赖问题。
FSE Proceedings of the 28th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2020匹配度 5/10引用 22程序分析与抽象解释安全与隐私
P1 Rethinking the Evaluation of Secure Code Generation
重新思考安全代码生成的评估
系统研究发现现有安全代码生成技术常以牺牲功能正确性换取安全性，且单一静态分析器 CodeQL 的评估存在盲区。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 5/10引用 21机器学习与程序语言安全与隐私
P1 SCALE: Constructing Structured Natural Language Comment Trees for Software Vulnerability Detection
SCALE：为软件漏洞检测构建结构化自然语言注释树
提出 SCALE，用 LLM 注释与 AST 构建结构化注释树，增强预训练模型的软件漏洞检测。
ISSTA Proceedings of the 33rd ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2024匹配度 5/10引用 19机器学习与程序语言安全与隐私
P1 Fuzzi: a three-level logic for differential privacy
Fuzzi：一种面向差分隐私的三层逻辑
提出面向差分隐私的三层逻辑 Fuzzi，打通敏感度类型逻辑与 apRHL，实现自动且灵活的隐私验证。
ICFP 3(ICFP)2019匹配度 5/10引用 19安全与隐私程序验证类型系统
P1 Continuous compliance
持续合规
指出现有合规认证依赖人工审计源代码，成本高、易错、不完整且易回归，主张以持续自动化检查替代。
ASE Proceedings of the 35th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2020匹配度 5/10引用 18程序分析与抽象解释安全与隐私
P1 Machine-learning supported vulnerability detection in source code
机器学习支持的源代码漏洞检测
探索用机器学习更准确地定位源代码安全漏洞，并构建可配置检测工具与基准。
FSE Proceedings of the 2019 27th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2019匹配度 5/10引用 14机器学习与程序语言安全与隐私
P1 Beware of the Unexpected: Bimodal Taint Analysis
警惕意外：双模态污点分析
结合静态分析与机器学习，用自然语言信息预测污点流是否意外，从而精准报告安全问题。
ISSTA Proceedings of the 32nd ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2023匹配度 5/10引用 13程序分析与抽象解释机器学习与程序语言安全与隐私
P1 DEMISTIFY: Identifying On-device Machine Learning Models Stealing and Reuse Vulnerabilities in Mobile Apps
DeMistify：识别移动应用中端侧机器学习模型的窃取与复用漏洞
提出 DeMistify，静态定位并自动插桩移动应用以窃取复用端侧 ML 模型，揭示现有防护不足。
ICSE Proceedings of the IEEE/ACM 46th International Conference on Software Engineering2024匹配度 5/10引用 12安全与隐私机器学习与程序语言
P1 Leveraging Large Language Models to Detect NPM Malicious Packages
利用大型语言模型检测 NPM 恶意包
提出 SocketAI 工作流，用 GPT-3/4 检测 npm 恶意包，并结合静态分析预筛提升精度并降低成本。
ICSE 2025 IEEE/ACM 47th International Conference on Software Engineering (ICSE)2025匹配度 5/10引用 11机器学习与程序语言安全与隐私
P1 Detecting Overfitting of Machine Learning Techniques for Automatic Vulnerability Detection
面向自动漏洞检测的机器学习技术过拟合检测
提出交叉验证基准方法，揭示基于语义保持变换增强训练的漏洞检测模型仍依赖无关特征，鲁棒性不泛化。
FSE Proceedings of the 31st ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2023匹配度 5/10引用 11机器学习与程序语言安全与隐私
P1 Effective Vulnerable Function Identification based on CVE Description Empowered by Large Language Models
基于大语言模型赋能CVE描述的有效漏洞函数识别
提出利用大语言模型从CVE描述中识别漏洞根因所在函数，以支持漏洞可达性分析与复现等下游任务。
ASE Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2024匹配度 5/10引用 10机器学习与程序语言安全与隐私
P1 Toward LLM-Driven GDPR Compliance Checking for Android Apps
迈向 LLM 驱动的 Android 应用 GDPR 合规检查
提出面向 Android 应用的 LLM 驱动 GDPR 合规检查，关注隐私政策在代码中的实现。
FSE Proceedings of the 33rd ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2025匹配度 5/10引用 5安全与隐私机器学习与程序语言
P1 On Benchmarking Code LLMs for Android Malware Analysis
论面向 Android 恶意软件分析的代码 LLM 基准评测
系统评测代码大模型在 Android 恶意软件分析中的能力，揭示反编译恶意代码带来的独特挑战。
ISSTA Proceedings of the 34th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2025匹配度 5/10引用 4机器学习与程序语言安全与隐私
P1 Formally Verified Cloud-Scale Authorization
云规模授权的形式化验证
用 Dafny 重写并形式化验证 AWS 授权引擎，保持行为兼容并成功部署，性能提升三倍。
ICSE 2025 IEEE/ACM 47th International Conference on Software Engineering (ICSE)2025匹配度 5/10引用 4程序验证安全与隐私
P1 Adversities in Abstract Interpretation - Accommodating Robustness by Abstract Interpretation
抽象解释中的对抗性：用抽象解释容纳鲁棒性
用抽象解释将分类误差建模为抽象，定义并刻画弱化鲁棒性及其对抗边界。
TOPLAS 46(2)2024匹配度 5/10引用 4程序分析与抽象解释安全与隐私
P1 When AI Takes the Wheel: Security Analysis of Framework-Constrained Program Generation
当 AI 掌舵：框架约束程序生成的安全性分析
构建 ChromeSecBench，实证揭示 LLM 生成框架约束程序存在高漏洞率，且推理模型更不安全。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 5/10引用 2机器学习与程序语言安全与隐私
P1 SSR: Safeguarding Staking Rewards by Defining and Detecting Logical Defects in DeFi Staking
SSR：通过定义与检测 DeFi 质押中的逻辑缺陷来保护质押奖励
首次系统定义 DeFi 质押的六类逻辑缺陷，并提出结合 LLM 与静态分析的检测工具 SSR。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 5/10引用 2程序分析与抽象解释安全与隐私
P1 BinPool: A Dataset of Vulnerabilities for Binary Security Analysis
BinPool：面向二进制安全分析的漏洞数据集
论文提出 BinPool，一个面向二进制安全分析的漏洞数据集，包含真实漏洞及其补丁配对。
FSE Proceedings of the 33rd ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2025匹配度 5/10引用 2安全与隐私机器学习与程序语言
P1 Oracle-Guided Vulnerability Diversity and Exploit Synthesis of Smart Contracts Using LLMs
基于LLM的预言机引导智能合约漏洞多样性与漏洞利用合成
提出XploGen，用业务逻辑的oracle规约引导LLM合成智能合约漏洞利用，兼顾多样性与具体exploit示例。
ASE Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2024匹配度 5/10引用 2机器学习与程序语言安全与隐私
P1 Self-Discovering Security Oracles: Meta-learning Vulnerability Detection Strategies through Adversarial Self-Play
自我发现的安全预言机：通过对抗自博弈元学习漏洞检测策略
提出 MetaMorphSES，用对抗自博弈元学习让基础模型自主演化漏洞生成与检测策略，无需预设提示或规则。
ASE Proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2026匹配度 5/10引用 1机器学习与程序语言安全与隐私
P1 BinStruct: Binary Structure Recovery Combining Static Analysis and Semantics
BinStruct：结合静态分析与语义的二进制结构恢复
提出 BinStruct 框架，融合静态引用/调用模式与 LLM 语义，从二进制中恢复文件与模块两级结构。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 5/10引用 1程序分析与抽象解释机器学习与程序语言安全与隐私
P1 Security Debt in LLM Agent Applications: A Measurement Study of Vulnerabilities and Mitigation Trade-offs
LLM Agent 应用中的安全债：漏洞与缓解权衡的测量研究
首个针对 LLM Agent 应用漏洞的系统测量研究，归纳 14 类漏洞、16 种根因并评估缓解策略的权衡。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 5/10引用 1安全与隐私机器学习与程序语言
P1 Lares: LLM-driven Code Slice Semantic Search for Patch Presence Testing
Lares：面向补丁存在性测试的LLM驱动代码切片语义搜索
提出Lares，用LLM与SMT从补丁源码向目标二进制伪代码做代码切片语义搜索，实现免编译的补丁存在性测试。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 5/10引用 1安全与隐私机器学习与程序语言
P1 Multi-location cryptographic code repair with neural-network-based methodologies
基于神经网络方法的多位置密码代码修复
提出结合精确静态分析与神经网络安全代码生成的多位置密码代码修复方法。
FSE Proceedings of the 29th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2021匹配度 5/10引用 1安全与隐私机器学习与程序语言
P1 Guarding the Privacy of Label-Only Access to Neural Network Classifiers via iDP Verification
通过 iDP 验证守护神经网络分类器的仅标签访问隐私
LUCID 用形式化验证计算 iDP 确定性界，只对不满足 iDP 的标签加噪，以极小精度损失守护标签访问隐私。
OOPSLA 9(OOPSLA1)2025匹配度 5/10引用 1安全与隐私程序验证
P1 From Similarity Ranking to Definitive Verdict: LLM-Enhanced Source-to-Binary Function Localization
从相似度排序到确定性判定：LLM 增强的源码到二进制函数定位
提出 XLoc，用 LLM 将源码转为伪反编译表示并提取差异摘要验证，实现源码到二进制函数的确定性定位。
OOPSLA 10(OOPSLA2)2026匹配度 5/10机器学习与程序语言安全与隐私
P1 Agent-Based Automated Remediation for Vulnerabilities in Maven Projects
面向 Maven 项目的基于 Agent 的漏洞自动修复
提出 Remedius，用 LLM 智能体结合 SMT 优化统一依赖升级与补丁移植，修复 Maven 项目依赖漏洞。
OOPSLA 10(OOPSLA2)2026匹配度 5/10机器学习与程序语言安全与隐私
P1 CKG-LLM: LLM-Assisted Detection of Smart Contract Access Control Vulnerabilities Based on Knowledge Graphs
CKG-LLM：基于知识图谱的 LLM 辅助智能合约访问控制漏洞检测
用大语言模型把自然语言漏洞模式翻译为合约知识图谱查询，自动检测智能合约访问控制漏洞。
ICSE Proceedings of the IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 5/10机器学习与程序语言安全与隐私
P1 AgentSpec: Customizable Runtime Enforcement for Safe and Reliable LLM Agents
AgentSpec：面向安全可靠 LLM 智能体的可定制运行时约束执行
提出轻量级 DSL AgentSpec，在运行时对 LLM 智能体施加可定制的安全约束，并支持用 LLM 自动生成规则。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 5/10领域特定语言与建模安全与隐私
P1 Highly Automated Verification of Security Properties for Unmodified System Software
未修改系统软件安全属性的高度自动化验证
提出 Spoq2，首个高度自动化验证未修改系统软件安全属性的框架，通过降低验证复杂度使 SMT 求解可行。
ASPLOS Proceedings of the 31st ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, Volume 22026匹配度 5/10程序验证安全与隐私
P1 Tackling ML-based Dynamic Mispredictions using Statically Computed Invariants for Attack Surface Reduction
利用静态计算的不变式处理基于 ML 的动态误预测以缩减攻击面
提出用静态不变式 ensue() 校验 ML 动态函数调用预测，区分误预测与攻击，降低攻击面与开销。
ASPLOS Proceedings of the 30th ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, Volume 22025匹配度 5/10安全与隐私机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Toward Scalable Automated Repository-Level Datasets for Software Vulnerability Detection
迈向可扩展的自动化仓库级软件漏洞检测数据集
提出自动化基准生成器，向真实仓库注入漏洞并合成可复现 PoV 利用，构建可精确标注的仓库级漏洞检测数据集。
FSE Proceedings of the 34th ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2026匹配度 5/10安全与隐私机器学习与程序语言
P1 A Holistic Risk Calculus for Microservice Systems using Multi-Source Signal Fusion
面向微服务系统的整体风险演算：多源信号融合
提出融合静态分析、语义依赖、LLM业务上下文与运行时日志的整体风险演算，实现微服务漏洞的量化与溯因诊断。
FSE Proceedings of the 34th ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2026匹配度 5/10安全与隐私程序分析与抽象解释
P1 Vulnerability-Affected Versions Identification: How Far Are We?
受漏洞影响的版本识别：我们进展如何？
首个对漏洞影响版本识别工具的大规模实证研究，构建基准并揭示现有方法准确率普遍低于45%的局限。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 5/10程序分析与抽象解释安全与隐私
P1 VeriExploit: Automatic Bug Reproduction in Smart Contracts via LLMs and Formal Methods
VeriExploit：基于LLM与形式化方法的智能合约漏洞自动复现
结合形式化方法与LLM，自动生成并验证智能合约漏洞的复现合约与攻击轨迹。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 5/10安全与隐私机器学习与程序语言测试、调试与修复
P1 LLMPort: Cross-file Patch Porting via Task Decomposition and Self-correction
LLMPort：基于任务分解与自我纠正的跨文件补丁移植
提出 LLMPort，通过任务分解与自我纠正实现跨文件安全补丁移植，在 Java/C 补丁上优于现有方法。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 5/10机器学习与程序语言安全与隐私
P1 A Large Scale Study of AI-based Binary Function Similarity Detection Techniques for Security Researchers and Practitioners
面向安全研究人员与从业者的 AI 二进制函数相似性检测技术大规模研究
首个大规模实证研究，构建两个高质量数据集，评估九种 AI 二进制函数相似性检测工具并提出组合策略。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 5/10安全与隐私机器学习与程序语言
P1 FirmProj: Detecting Firmware Leakage in IoT Update Processes via Companion App Analysis
FirmProj：通过伴侣应用分析检测 IoT 固件更新过程中的固件泄露
结合静态分析与大模型自动审计 IoT 伴侣应用，揭示固件更新中的泄露漏洞并获得 35 个 CVE。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 5/10安全与隐私程序分析与抽象解释
P2 Empirical review of automated analysis tools on 47,587 Ethereum smart contracts
对 47,587 个以太坊智能合约上自动化分析工具的实证评估
通过可扩展框架 SmartBugs 对 9 个分析工具做大规模实证评估，揭示智能合约漏洞检测精度低与假阳性严重。
ICSE Proceedings of the ACM/IEEE 42nd International Conference on Software Engineering2020匹配度 4/10引用 398程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 Vulnerability detection with fine-grained interpretations
具有细粒度解释的漏洞检测
提出可解释漏洞检测器 IVDetect，用 AI 检测漏洞并以脆弱语句形式提供解释。
FSE Proceedings of the 29th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2021匹配度 4/10引用 277机器学习与程序语言安全与隐私
P2 An empirical study on the effectiveness of static C code analyzers for vulnerability detection
静态 C 代码分析器漏洞检测有效性的实证研究
实证评估六款静态C分析器，发现真实项目漏洞漏报率47%–80%，组合工具可降漏报但增误报。
ISSTA Proceedings of the 31st ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2022匹配度 4/10引用 121程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 Verification of a Practical Hardware Security Architecture Through Static Information Flow Analysis
通过静态信息流分析验证实用硬件安全架构
提出安全类型 HDL，通过静态信息流分析验证 ARM TrustZone 多核原型等硬件安全机制，并能发现漏洞。
ASPLOS Proceedings of the Twenty-Second International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems2017匹配度 4/10引用 78安全与隐私类型系统语言与体系结构
P2 Do Android taint analysis tools keep their promises?
Android 污点分析工具兑现承诺了吗？
揭示 Android 污点分析工具评估目标不一、基准不完整且缺乏真值，导致无法真正比较工具。
FSE Proceedings of the 2018 26th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2018匹配度 4/10引用 76程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 Comparison and Evaluation on Static Application Security Testing (SAST) Tools for Java
Java 静态应用安全测试（SAST）工具的比较与评估
系统比较七个开源 Java SAST 工具，揭示其在真实漏洞上召回率低且互补性有限。
FSE Proceedings of the 31st ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2023匹配度 4/10引用 74安全与隐私程序分析与抽象解释
P2 Smart Contract and DeFi Security Tools: Do They Meet the Needs of Practitioners?
智能合约与DeFi安全工具：它们满足从业者的需求吗？
考察智能合约与DeFi安全工具是否满足从业者真实需求，揭示其实际影响的不确定性。
ICSE Proceedings of the IEEE/ACM 46th International Conference on Software Engineering2024匹配度 4/10引用 58安全与隐私编程环境与开发者工具
P2 Combining Fine-Tuning and LLM-Based Agents for Intuitive Smart Contract Auditing with Justifications
结合微调与基于LLM的智能体实现直观的智能合约审计与理由生成
提出iAudit，将两阶段微调与LLM智能体结合，用于带理由的智能合约漏洞审计。
ICSE 2025 IEEE/ACM 47th International Conference on Software Engineering (ICSE)2025匹配度 4/10引用 46机器学习与程序语言安全与隐私
P2 ContractTinker: LLM-Empowered Vulnerability Repair for Real-World Smart Contracts
ContractTinker：LLM赋能的真实世界智能合约漏洞修复
提出 ContractTinker，利用思维链与静态分析引导 LLM 修复真实智能合约漏洞。
ASE Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2024匹配度 4/10引用 37机器学习与程序语言安全与隐私
P2 Understanding and Tackling Label Errors in Deep Learning-Based Vulnerability Detection (Experience Paper)
理解并应对基于深度学习的漏洞检测中的标签错误（经验论文）
系统剖析深度学习漏洞检测数据集的标签错误成因，量化其影响并提出两种去噪方法。
ISSTA Proceedings of the 32nd ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2023匹配度 4/10引用 36机器学习与程序语言安全与隐私
P2 A probabilistic separation logic
概率分离逻辑
提出概率分离逻辑 PSL，用分离建模概率独立，并验证密码构造的信息论安全性。
POPL 4(POPL)2019匹配度 4/10引用 35程序验证安全与隐私
P2 Difuzer
Difuzer：面向逻辑炸弹排查的可疑隐藏敏感操作检测
提出 Difuzer，结合静态分析与 One-Class SVM 异常检测，识别可疑隐藏敏感操作以辅助逻辑炸弹排查。
ICSE Proceedings of the 44th International Conference on Software Engineering2022匹配度 4/10引用 31安全与隐私程序分析与抽象解释
P2 Probabilistic Relational Reasoning via Metrics
基于度量的概率关系推理
扩展 Fuzz 以支持概率程序的一般关系性质，并用范畴语义刻画概率散度组合，覆盖近似差分隐私。
LICS 2019 34th Annual ACM/IEEE Symposium on Logic in Computer Science (LICS)2019匹配度 4/10引用 28形式语义类型系统安全与隐私
P2 Maltracker: A Fine-Grained NPM Malware Tracker Copiloted by LLM-Enhanced Dataset
Maltracker：由 LLM 增强数据集协同驱动的细粒度 NPM 恶意软件追踪器
Maltracker 以细粒度代码特征与 LLM 增强数据集检测 NPM 恶意包，包级与函数级 F1 分别提升约 12.6% 和 31.0%。
ISSTA Proceedings of the 33rd ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2024匹配度 4/10引用 24安全与隐私机器学习与程序语言
P2 Deciding Differential Privacy for Programs with Finite Inputs and Outputs
判定具有有限输入和输出的程序的差分隐私
针对有限输入输出程序，研究差分隐私判定的可判定性，填补逻辑与统计方法回避的基础问题。
LICS Proceedings of the 35th Annual ACM/IEEE Symposium on Logic in Computer Science2020匹配度 4/10引用 24安全与隐私逻辑与自动机
P2 Generating realistic vulnerabilities via neural code editing: an empirical study
通过神经代码编辑生成真实漏洞：一项实证研究
实证研究神经代码编辑注入漏洞的可行性，揭示其潜力与差距，并证明可提升漏洞检测器F1达49.51%。
FSE Proceedings of the 30th ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2022匹配度 4/10引用 22机器学习与程序语言安全与隐私
P2 Toward Improved Deep Learning-based Vulnerability Detection
面向改进的基于深度学习的漏洞检测
揭示现有深度学习漏洞检测器因只关注单个基元而漏检跨基元漏洞，并提出改进框架。
ICSE Proceedings of the IEEE/ACM 46th International Conference on Software Engineering2024匹配度 4/10引用 19机器学习与程序语言安全与隐私
P2 ZENO: A Type-based Optimization Framework for Zero Knowledge Neural Network Inference
ZENO：面向零知识神经网络推理的基于类型的优化框架
提出基于类型的优化框架 ZENO，通过隐私/张量类型驱动与系统优化加速零知识神经网络推理，最高提升 8.5 倍。
ASPLOS Proceedings of the 29th ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, Volume 12024匹配度 4/10引用 18安全与隐私编译与代码生成
P2 ReuNify: A Step Towards Whole Program Analysis for React Native Android Apps
ReuNify：迈向 React Native Android 应用全程序分析的一步
提出 REUNIFY，将 React Native 应用的 JavaScript 与原生代码统一为 Soot 中间表示，实现全程序静态分析。
ASE 2023 38th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2023匹配度 4/10引用 16程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 Leveraging Practitioners’ Feedback to Improve a Security Linter
利用从业者反馈改进安全 Linter
通过访谈专业开发者反馈，调整和扩展 Puppet 安全 linter 规则，显著提升 IaC 安全检测精确率。
ASE Proceedings of the 37th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2022匹配度 4/10引用 16安全与隐私程序分析与抽象解释
P2 SmartC2Rust: Iterative, Feedback-Driven C-to-Rust Translation via Large Language Models for Safety and Equivalence
SmartC2Rust：面向安全性与等价性的、基于大语言模型的迭代反馈驱动 C 到 Rust 翻译
提出迭代反馈驱动的 LLM 自动 C→Rust 翻译系统，通过多类反馈逐步提升生成代码的内存安全与语义等价。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 4/10引用 15机器学习与程序语言安全与隐私
P2 APICAD: Augmenting API Misuse Detection through Specifications from Code and Documents
APICAD：通过来自代码与文档的规约增强 API 误用检测
结合代码与文档挖掘 API 规约，提升 C/C++ API 误用缺陷检测能力。
ICSE 2023 IEEE/ACM 45th International Conference on Software Engineering (ICSE)2023匹配度 4/10引用 14程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 Quantitative Policy Repair for Access Control on the Cloud
云上访问控制的定量策略修复
提出基于SMT与模型计数的定量符号分析，自动修复过度宽松的访问控制策略。
ISSTA Proceedings of the 32nd ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2023匹配度 4/10引用 14安全与隐私逻辑与约束编程
P2 RulePilot: An LLM-Powered Agent for Security Rule Generation
RulePilot：面向安全规则生成的 LLM 驱动智能体
提出 LLM 智能体 RulePilot，借助中间表示从自然语言标注自动生成安全检测规则。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 4/10引用 13机器学习与程序语言安全与隐私
P2 FORGE: An LLM-driven Framework for Large-Scale Smart Contract Vulnerability Dataset Construction
FORGE：一个 LLM 驱动的大规模智能合约漏洞数据集构建框架
提出首个 LLM 驱动的智能合约漏洞数据集自动构建框架，从真实审计报告抽取漏洞并按 CWE 分类，构建大规模数据集。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 4/10引用 13机器学习与程序语言安全与隐私
P2 AdvSCanner: Generating Adversarial Smart Contracts to Exploit Reentrancy Vulnerabilities Using LLM and Static Analysis
AdvSCanner：结合LLM与静态分析生成对抗性智能合约以利用重入漏洞
提出AdvSCanner，结合LLM与静态分析生成对抗性智能合约，以利用重入漏洞并展示攻击可行性。
ASE Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2024匹配度 4/10引用 13安全与隐私机器学习与程序语言
P2 Efficient Static Vulnerability Analysis for JavaScript with Multiversion Dependency Graphs
面向 JavaScript 的高效静态漏洞分析：多版本依赖图
提出多版本依赖图 MDG 与 Graph.js 扫描器，在 npm 包漏洞检测中同时降低漏报与分析耗时。
PLDI 8(PLDI)2024匹配度 4/10引用 13程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 A language for probabilistically oblivious computation
一种用于概率性不经意计算的语言
提出核心语言 Lambda Obliv，用子结构类型系统与「概率区域」静态保证概率程序的不经意性，并修复 ObliVM 的不健全性。
POPL 4(POPL)2019匹配度 4/10引用 12类型系统安全与隐私
P2 Out of Distribution, Out of Luck: How Well Can LLMs Trained on Vulnerability Datasets Detect Top 25 CWE Weaknesses?
分布外即失手：基于漏洞数据集训练的 LLM 能多好地检测 Top 25 CWE 弱点？
提出 BenchVul、TitanVul 与 RVG，揭示漏洞检测模型的分布外泛化差距并提升 Top 25 CWE 检测。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 4/10引用 11机器学习与程序语言安全与隐私
P2 Compositional Taint Analysis for Enforcing Security Policies at Scale
面向大规模安全策略执行的组合式污点分析
提出上下文数据流建模，扩展组合式污点分析以检查复杂污点规约，并用三项优化实现生产级精度与可扩展性。
FSE Proceedings of the 31st ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2023匹配度 4/10引用 11程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 Obtaining Information Leakage Bounds via Approximate Model Counting
通过近似模型计数获得信息泄露边界
提出可靠（sound）的符号定量信息流分析，在路径探索不全与模型计数不精确时仍能给出信息泄露的上界与下界。
PLDI 7(PLDI)2023匹配度 4/10引用 11安全与隐私程序分析与抽象解释
P2 Heaps'n leaks
《堆与泄漏》（Heaps'n Leaks）
将运行时堆快照融入静态污点分析，提升 Android 信息流分析的精度与性能。
ICSE Proceedings of the ACM/IEEE 42nd International Conference on Software Engineering2020匹配度 4/10引用 10程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 Deciding accuracy of differential privacy schemes
判定差分隐私方案的准确性
提出基于程序不连续性的通用准确性定义，并研究差分隐私方案准确性判定的可判定性与判定过程。
POPL 5(POPL)2021匹配度 4/10引用 10安全与隐私程序验证逻辑与自动机
P2 MiniChecker: Detecting Data Privacy Risk of Abusive Permission Request Behavior in Mini-Programs
MiniChecker：检测小程序中滥用权限请求行为的数据隐私风险
提出 MiniChecker，自动检测小程序滥用权限请求行为，在真实数据集中发现大量隐私风险小程序。
ASE Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2024匹配度 4/10引用 8安全与隐私程序分析与抽象解释
P2 SWAN_ASSIST: Semi-Automated Detection of Code-Specific, Security-Relevant Methods
SWAN_ASSIST：半自动检测代码特定的安全相关方法
提出 IntelliJ 插件 SWAN_ASSIST，用主动机器学习与用户反馈半自动识别和分类 Java 安全相关方法（SRM）。
ASE 2019 34th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2019匹配度 4/10引用 8安全与隐私机器学习与程序语言
P2 Boosting the Performance of Alias-Aware IFDS Analysis with CFL-Based Environment Transformers
使用基于 CFL 的环境变换器提升别名感知 IFDS 分析性能
将域敏感访问路径生成重构为 CFL 并归约为 IDE 问题，显著减少 IFDS 数据流事实数，加速污点分析。
OOPSLA 8(OOPSLA2)2024匹配度 4/10引用 8程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 Verified Foundations for Differential Privacy
差分隐私的已验证基础
在 Lean 中机械化差分隐私基础，并提供经形式验证的 Laplace 与高斯采样实现。
PLDI 9(PLDI)2025匹配度 4/10引用 7定理证明与证明工程安全与隐私
P2 MADE-WIC: Multiple Annotated Datasets for Exploring Weaknesses In Code
MADE-WIC：用于探索代码弱点的多标注数据集
发布大规模多标注代码函数与注释数据集，支持代码弱点和技术债检测工具的评测与比较。
ASE Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2024匹配度 4/10引用 6程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 HardTaint: Production-Run Dynamic Taint Analysis via Selective Hardware Tracing
HardTaint：通过选择性硬件追踪实现生产运行中的动态污点分析
提出 HardTaint，结合静态分析、选择性硬件追踪与并行图处理，使生产运行动态污点分析开销降至约 8%。
OOPSLA 8(OOPSLA2)2024匹配度 4/10引用 6程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 Evaluating Privilege Usage of Agents with Real-World Tools
评估智能体在真实世界工具中的权限使用
提出 GrantBox 沙箱，集成真实工具让 LLM 智能体调用真实权限，评估其在提示注入下的权限使用安全性。
FSE Proceedings of the 34th ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2026匹配度 4/10引用 5安全与隐私机器学习与程序语言
P2 GVI: Guided Vulnerability Imagination for Boosting Deep Vulnerability Detectors
GVI：引导式漏洞想象以提升深度漏洞检测器
提出GVI，用思维链提示引导LLM从种子漏洞想象生成新漏洞样本，缓解类别不平衡并提升深度检测器性能。
ICSE 2025 IEEE/ACM 47th International Conference on Software Engineering (ICSE)2025匹配度 4/10引用 5机器学习与程序语言安全与隐私
P2 DISCOVER: detecting algorithmic complexity vulnerabilities
DISCOVER：检测算法复杂度漏洞
提出 DISCOVER，一种辅助人类分析者检测算法复杂度漏洞（ACV）的工具，以应对完全自动检测不可行的问题。
FSE Proceedings of the 2019 27th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2019匹配度 4/10引用 5程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 A Preliminary Study of Large Language Models for Multilingual Vulnerability Detection
面向多语言漏洞检测的大型语言模型初步研究
初步评估 PLM 与大语言模型在七种编程语言上的漏洞检测效果，发现 CodeT5P 表现最佳。
ISSTA Proceedings of the 34th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2025匹配度 4/10引用 4机器学习与程序语言安全与隐私
P2 Detecting Various DeFi Price Manipulations with LLM Reasoning
利用 LLM 推理检测各类 DeFi 价格操纵
提出首个基于 LLM 的 DeFi 价格操纵检测方法 DeFiScope，支持标准与自定义价格模型。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 4/10引用 4安全与隐私机器学习与程序语言
P2 Project Everest: Perspectives from Developing Industrial-Grade High-Assurance Software
Project Everest：开发工业级高保障软件的视角
回顾 Project Everest 近十年用程序验证构建工业级高保障安全通信软件的经验与得失。
TOPLAS 48(2)2026匹配度 4/10引用 4程序验证安全与隐私
P2 Are We Learning the Right Features? A Framework for Evaluating DL-Based Software Vulnerability Detection Solutions
我们是否在学习正确的特征？评估基于深度学习的软件漏洞检测方案的框架
提出基于特征保留与消除扰动的统一评估框架，揭示深度学习漏洞检测器对伪相关特征的依赖。
ICSE 2025 IEEE/ACM 47th International Conference on Software Engineering (ICSE)2025匹配度 4/10引用 3机器学习与程序语言安全与隐私
P2 Quantitative Robustness for Vulnerability Assessment
面向漏洞评估的定量鲁棒性
提出定量鲁棒可达性与定量鲁棒符号执行（QRSE），自动度量触发漏洞的难度。
PLDI 8(PLDI)2024匹配度 4/10引用 3安全与隐私程序验证
P2 Diffploit: Facilitating Cross-Version Exploit Migration for Open Source Library Vulnerabilities
Diffploit：促进开源库漏洞的跨版本 exploit 迁移
提出基于版本差异与 LLM 迭代反馈的 exploit 迁移方法，自动适配库漏洞利用程序到其它版本。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 4/10引用 2安全与隐私机器学习与程序语言
P2 A Large-Scale Evolvable Dataset for Model Context Protocol Ecosystem and Security Analysis
面向模型上下文协议生态与安全分析的大规模可演化数据集
发布 MCPCORPUS 数据集，含约 1.4 万 MCP 服务器与 300 客户端，支持 MCP 生态与安全分析。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 4/10引用 2机器学习与程序语言安全与隐私
P2 iCodeReviewer: Improving Secure Code Review with Mixture of Prompts
iCodeReviewer：利用混合提示（Mixture of Prompts）改进安全代码审查
提出基于LLM的混合提示架构与路由算法，提升安全代码审查中安全问题识别与定位的精度和覆盖率。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 4/10引用 2机器学习与程序语言安全与隐私
P2 Preserving Privacy in Software Composition Analysis: A Study of Technical Solutions and Enhancements
软件成分分析中的隐私保护：技术方案与增强研究
首次系统分析软件成分分析（SCA）的隐私需求，并用程序分析削减基于 MPC 的隐私保护方案开销。
ICSE 2025 IEEE/ACM 47th International Conference on Software Engineering (ICSE)2025匹配度 4/10引用 2安全与隐私程序分析与抽象解释
P2 An Empirical Study on Static Application Security Testing (SAST) Tools for Python
Python 静态应用安全测试（SAST）工具的实证研究
通过实证评估揭示 Python SAST 工具在检测真实漏洞方面与实际 CWE 覆盖声明之间的差距。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 4/10引用 1安全与隐私程序分析与抽象解释
P2 SERSEM: Selective Entropy-Weighted Scoring for Membership Inference in Code Language Models
SERSEM：面向代码语言模型成员推理的选择性熵加权评分
提出白盒成员推理框架 SERSEM，用 AST 与静态检查抑制语法样板噪声，放大代码大模型的逐字记忆信号。
FSE Proceedings of the 34th ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2026匹配度 4/10引用 1安全与隐私机器学习与程序语言
P2 From Large Language Models to Adversarial Malware: How far are we
从大型语言模型到对抗性恶意软件：我们还有多远
将思维链融入马尔可夫过程驱动 LLM 生成对抗性恶意软件，在 12 款杀毒引擎上平均逃逸率达 89.92%。
ISSTA Proceedings of the 34th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2025匹配度 4/10引用 1安全与隐私机器学习与程序语言
P2 llvm2CryptoLine: Verifying Arithmetic in Cryptographic C Programs
llvm2CryptoLine：验证密码学 C 程序中的算术运算
提出自动形式化验证工具 llvm2CryptoLine，可高效验证工业密码库 C 程序中的非线性算术运算。
FSE Proceedings of the 31st ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2023匹配度 4/10引用 1程序验证安全与隐私
P2 Decompiling for Constant-Time Analysis
面向常数时间分析的反编译
揭示反编译与分析变换会消除CT违规，提出CT透明性并构建CT-RetDec验证工具。
OOPSLA 10(OOPSLA1)2026匹配度 4/10引用 1安全与隐私程序验证编译与代码生成
P2 TasmScan: Continuation-Aware Taint Analysis for TVM Bytecode with Savelist Abstraction
TasmScan：面向 TVM 字节码的续延感知污点分析与 Savelist 抽象
提出首个 TVM 字节码级静态分析框架，通过建模 savelist 语义实现跨续延污点分析并检测合约缺陷。
ASE Proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2026匹配度 4/10程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 Sound Enforcement of Dynamic Release Information Flow Policy
动态释放信息流策略的健全强制执行
提出首个健全强制执行动态释放信息流策略的类型系统，形式化证明其可靠性并实现 Rust 原型。
OOPSLA 10(OOPSLA2)2026匹配度 4/10安全与隐私类型系统
P2 USCSA: Evolution-Aware Security Analysis for Proxy-Based Upgradeable Smart Contracts
USCSA：面向基于代理的可升级智能合约的演化感知安全分析
USCSA 结合 AST 差异分析与大语言模型推理，检测代理式可升级合约在升级过程中引入的漏洞。
ICSE Proceedings of the IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 4/10安全与隐私程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P2 TraceCaps: Inline Provenance and Risk Enforcement for Agentic Software Engineering
TraceCaps：面向智能体软件工程的内联溯源与风险强制执行
TraceCaps 将密码学溯源胶囊与单调累积风险分结合，在智能体每一步内联地允许、警告或阻断工具调用。
ICSE Proceedings of the IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 4/10机器学习与程序语言安全与隐私
P2 LoopSCC: Summarizing Complex Multi-branch Nested Loops via Periodic Oscillation Interval
LoopSCC：通过周期振荡区间摘要复杂多分支嵌套循环
提出 SPath 图与振荡区间方法，精确摘要含不规则跳转的复杂多分支嵌套循环，并检测出多个 IoT 漏洞。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 4/10程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 Information Flow-Based Quantification of Timing-Based Software Systems
基于信息流的时序软件系统量化分析
提出把时序信道分析嵌入软件开发各阶段的信息流定量方法，并提供可组合的度量与工具支持。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 4/10安全与隐私程序分析与抽象解释
P2 Exploring Large Language Models for Compliance Violation Detection in Android Apps
探索大语言模型用于 Android 应用合规违规检测
首次评估 LLM 在 Android 应用中检测隐私合规违规，发现模型专长随检测粒度与法规而变化。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 4/10机器学习与程序语言安全与隐私
P2 Detecting Inconsistencies in Arm CCA's Formally Verified Specification
检测 Arm CCA 形式化验证规范中的不一致性
提出 Scope，以规范为唯一真值，用 Verus/SMT 自动检测 Arm CCA RMM 规范不一致，发现 35 个新缺陷。
ASPLOS Proceedings of the 31st ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, Volume 22026匹配度 4/10程序验证安全与隐私
P2 The Watermark Paradox: How Provenance Verification Paves the Road to Camouflaged Backdoors
水印悖论：溯源验证如何铺就伪装后门之路
指出代码水印与后门结构同构，警告溯源验证基础设施可能助长隐蔽后门，呼吁转向功能验证。
FSE Proceedings of the 34th ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2026匹配度 4/10机器学习与程序语言安全与隐私
P2 RightsGen: Automated Generation of User Rights Declaration on Android via LLM-Guided UI Traversal
RightsGen：通过 LLM 引导的 UI 遍历自动生成 Android 用户权利声明
用 LLM 引导的 GUI Agent 遍历 Android 应用 UI，自动发现并抽取用户权利声明的路径与结构化信息。
FSE Proceedings of the 34th ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2026匹配度 4/10机器学习与程序语言安全与隐私
P2 Securing Millions of Decentralized Identities in Alipay Super App with End-to-End Formal Verification
为支付宝超级应用中数百万去中心化身份提供安全：端到端形式化验证
首次对支付宝实际部署的 IIFAA DID 协议做从设计到实现的端到端形式化验证，发现并修复安全缺陷。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 4/10程序验证安全与隐私
P2 DeepExploitor: LLM-Enhanced Automated Exploitation of DeepLink Attack in Hybrid Apps
DeepExploitor：LLM 增强的混合应用 DeepLink 攻击自动化利用
首个针对 DeepLink 攻击的自动利用生成框架，用 LLM 求解路由约束并变异可信域名绕过白名单防御。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 4/10安全与隐私机器学习与程序语言
P2 RAML: Toward Retrieval-Augmented Localization of Malicious Payloads in Android Apps
RAML：面向 Android 应用中恶意载荷的检索增强定位
提出 RAML，用检索增强与 LLM 从高层行为描述出发，自动定位 Android 应用中的恶意载荷。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 4/10机器学习与程序语言安全与隐私
P2 Towards Generalizable Instruction Vulnerability Prediction via LLM-Enhanced Code Representation
基于LLM增强代码表示的通用指令脆弱性预测
提出CIVP框架，利用LLM语义嵌入、指令执行图与增强GraphSAGE，实现无需重训即可预测未见过程序的指令级脆弱性。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 4/10机器学习与程序语言安全与隐私
P2 KAVe: A Tool to Detect XSS and SQLi Vulnerabilities using a Multi-Agent System over a Multi-Layer Knowledge Graph
KAVe：利用多层知识图上的多智能体系统检测 XSS 与 SQLi 漏洞的工具
提出基于多层知识图与多智能体系统的静态分析工具 KAVe，高精度检测 Web 应用的 XSS 与 SQLi 漏洞。
FSE Proceedings of the 33rd ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2025匹配度 4/10安全与隐私程序分析与抽象解释
P2 Symbolic execution and probabilistic reasoning
符号执行与概率推理
将符号执行与概率推理结合，通过模型计数计算程序目标事件的发生概率，用于软件安全与可靠性分析。
LICS 2017 32nd Annual ACM/IEEE Symposium on Logic in Computer Science (LICS)2017匹配度 4/10程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 SuperDP: Differential Privacy Refutation via Supermartingales
SuperDP：基于超鞅的差分隐私证伪
提出首个全自动、可靠且半完备的 ε-差分隐私证伪方法，并用超鞅同时搜索反例输入与输出函数。
PLDI 10(PLDI)2026匹配度 4/10安全与隐私程序验证
P2 How effective are smart contract analysis tools? evaluating smart contract static analysis tools using bug injection
智能合约分析工具有多有效？使用缺陷注入评估智能合约静态分析工具
提出 SolidiFI，通过自动缺陷注入系统评估智能合约静态分析工具，揭示漏报与误报。
ISSTA Proceedings of the 29th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2020匹配度 3/10引用 207程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 VulSeeker: a semantic learning based vulnerability seeker for cross-platform binary
VulSeeker：面向跨平台二进制的基于语义学习的漏洞搜索工具
提出基于语义学习的跨平台二进制漏洞搜索工具VulSeeker，以克服传统CFG方法在跨平台场景下的性能局限。
ASE Proceedings of the 33rd ACM/IEEE International Conference on Automated Software Engineering2018匹配度 3/10引用 206安全与隐私机器学习与程序语言
P2 αDiff: cross-version binary code similarity detection with DNN
αDiff：基于深度神经网络的跨版本二进制代码相似性检测
提出αDiff，使用深度神经网络检测跨版本二进制代码相似性，减少对专家句法特征的依赖。
ASE Proceedings of the 33rd ACM/IEEE International Conference on Automated Software Engineering2018匹配度 3/10引用 192机器学习与程序语言安全与隐私
P2 An Empirical Study of Deep Learning Models for Vulnerability Detection
深度学习模型用于漏洞检测的实证研究
复现9个SOTA深度学习漏洞检测模型，揭示运行间波动、模型间低一致性及训练数据对性能的影响。
ICSE 2023 IEEE/ACM 45th International Conference on Software Engineering (ICSE)2023匹配度 3/10引用 174机器学习与程序语言安全与隐私
P2 Natural attack for pre-trained models of code
面向代码预训练模型的自然攻击
指出现有代码对抗攻击忽视自然性，并提出面向代码预训练模型的自然对抗攻击。
ICSE Proceedings of the 44th International Conference on Software Engineering2022匹配度 3/10引用 164机器学习与程序语言安全与隐私
P2 jTrans: jump-aware transformer for binary code similarity detection
jTrans：面向二进制代码相似性检测的跳转感知 Transformer
首个将控制流跳转信息嵌入 Transformer 的二进制代码相似性检测方法，并发布大规模数据集 BinaryCorp。
ISSTA Proceedings of the 31st ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2022匹配度 3/10引用 163机器学习与程序语言安全与隐私
P2 VulCNN
VulCNN
针对文本方法缺少语义、图方法难以扩展的矛盾，提出 VulCNN 以兼顾漏洞检测的准确性与可扩展性。
ICSE Proceedings of the 44th International Conference on Software Engineering2022匹配度 3/10引用 159安全与隐私机器学习与程序语言
P2 SmartBugs
SmartBugs：面向 Solidity 智能合约的可扩展分析工具执行框架
提出可扩展执行框架 SmartBugs，统一运行与比较 Solidity 智能合约分析工具，并提供漏洞与真实合约数据集。
ASE Proceedings of the 35th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2020匹配度 3/10引用 155程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 An extensive study on pre-trained models for program understanding and generation
程序理解与生成预训练模型的广泛研究
统一复现并对比八个程序预训练模型在七类代码任务上的效果、通用性与对抗鲁棒性，并给出实践指南。
ISSTA Proceedings of the 31st ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2022匹配度 3/10引用 153机器学习与程序语言安全与隐私
P2 MVD
MVD：基于流敏感图神经网络的语句级内存相关漏洞检测
提出 MVD，用流敏感图神经网络联合嵌入代码与控制/数据流，实现语句级内存相关漏洞检测，显著降低误报。
ICSE Proceedings of the 44th International Conference on Software Engineering2022匹配度 3/10引用 150机器学习与程序语言安全与隐私
P2 Demystifying Exploitable Bugs in Smart Contracts
揭秘智能合约中的可利用漏洞
系统研究516个真实智能合约漏洞，归纳现有工具无法检测的可利用缺陷并提出修复与审计启示。
ICSE 2023 IEEE/ACM 45th International Conference on Software Engineering (ICSE)2023匹配度 3/10引用 125安全与隐私
P2 GUILeak
GUILeak：检测 Android 应用中用户输入数据的隐私泄露
提出 GUILeak，自动检测 Android 应用对用户输入数据的隐私泄露并判定其是否违反隐私政策。
ICSE Proceedings of the 40th International Conference on Software Engineering2018匹配度 3/10引用 97安全与隐私程序分析与抽象解释
P2 Analyzing the analyzers: FlowDroid/IccTA, AmanDroid, and DroidSafe
分析分析器：FlowDroid/IccTA、AmanDroid 与 DroidSafe 的对比研究
在统一配置与同一基准上独立复现并对比三款 Android 信息流静态分析工具，揭示比较偏差与工具不准确原因。
ISSTA Proceedings of the 27th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2018匹配度 3/10引用 89程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 TRIMMER: application specialization for code debloating
TRIMMER：面向代码去膨胀的应用特化
提出 Trimmer，利用配置数据与更强分析将应用特化到部署上下文，去除未用功能并减小代码体积与攻击面。
ASE Proceedings of the 33rd ACM/IEEE International Conference on Automated Software Engineering2018匹配度 3/10引用 85编译与代码生成安全与隐私
P2 CrossVul: a cross-language vulnerability dataset with commit data
CrossVul：带提交数据的跨语言漏洞数据集
构建覆盖40多种语言的漏洞代码与补丁数据集，并附带安全补丁提交信息以支持机器学习检测。
FSE Proceedings of the 29th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2021匹配度 3/10引用 82安全与隐私机器学习与程序语言
P2 Formal verification of a constant-time preserving C compiler
保持常数时间的 C 编译器的形式化验证
通过改造 CompCert 并增强中间语言语义，机器化证明其编译保持密码学常数时间，从而消除计时侧信道。
POPL 4(POPL)2019匹配度 3/10引用 77程序验证安全与隐私
P2 Practical automated detection of malicious npm packages
恶意 npm 包的实用自动化检测
提出 Amalfi，结合机器学习分类、源码可复现性校验与克隆检测，自动检测 npm 恶意包，一周发现 95 个未知恶意样本。
ICSE Proceedings of the 44th International Conference on Software Engineering2022匹配度 3/10引用 75安全与隐私机器学习与程序语言
P2 Orion: A Fully Homomorphic Encryption Framework for Deep Learning
Orion：面向深度学习的全同态加密框架
提出 Orion 全自动 FHE 框架，将 PyTorch 深度网络编译为高效同态加密程序，实现隐私神经推理。
ASPLOS Proceedings of the 30th ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, Volume 22025匹配度 3/10引用 72安全与隐私编译与代码生成机器学习与程序语言
P2 JuCify
JuCify：统一 Android 应用中原生代码与字节码的代码模型
提出 JuCify，将 Android 原生代码与字节码调用图合并为统一模型，支撑静态分析发现跨原生代码的敏感行为与数据泄露。
ICSE Proceedings of the 44th International Conference on Software Engineering2022匹配度 3/10引用 72程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 The importance of accounting for real-world labelling when predicting software vulnerabilities
预测软件漏洞时考虑真实世界标注的重要性
实证表明，漏洞预测若假设完美标注会严重高估效果，必须按真实可用标注评估。
FSE Proceedings of the 2019 27th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2019匹配度 3/10引用 71机器学习与程序语言安全与隐私
P2 Distinguishing Look-Alike Innocent and Vulnerable Code by Subtle Semantic Representation Learning and Explanation
通过细微语义表示学习与解释区分看似相同的无害代码与脆弱代码
提出 SVulD，用细微语义表示学习加自然语言解释做函数级漏洞检测，区分词法相似但语义相反的函数。
FSE Proceedings of the 31st ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2023匹配度 3/10引用 68机器学习与程序语言安全与隐私
P2 Graph Embedding Based Familial Analysis of Android Malware using Unsupervised Learning
基于图嵌入的无监督 Android 恶意软件家族分析
提出 GefDroid，用图嵌入与无监督社区检测进行 Android 恶意软件家族分析，兼顾准确率与效率。
ICSE 2019 IEEE/ACM 41st International Conference on Software Engineering (ICSE)2019匹配度 3/10引用 67安全与隐私机器学习与程序语言
P2 Egalito
Egalito：面向二进制的重编译器
Egalito 利用 stripped x86_64/ARM64 二进制元数据实现完整反汇编与无布局约束的二进制重编译。
ASPLOS Proceedings of the Twenty-Fifth International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems2020匹配度 3/10引用 67编译与代码生成程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 FirmUp
FirmUp：在去符号固件镜像中定位漏洞
提出 FirmUp，通过建立二进制过程间的偏对应，在去符号固件中准确、可扩展地检测 CVE 漏洞。
ASPLOS Proceedings of the Twenty-Third International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems2018匹配度 3/10引用 67程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 Effectively Generating Vulnerable Transaction Sequences in Smart Contracts with Reinforcement Learning-guided Fuzzing
利用强化学习引导的模糊测试有效生成智能合约中的易受攻击交易序列
提出强化学习引导的模糊测试器 RLF，生成易受攻击交易序列，以高效检测智能合约复杂漏洞。
ASE Proceedings of the 37th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2022匹配度 3/10引用 66测试、调试与修复安全与隐私机器学习与程序语言
P2 Scalable analysis of interaction threats in IoT systems
IoT 系统中交互威胁的可扩展分析
提出 IoTCOM，结合程序分析与形式化违例检测，可扩展地发现 IoT 应用中隐藏的交互安全威胁。
ISSTA Proceedings of the 29th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2020匹配度 3/10引用 66程序分析与抽象解释程序验证安全与隐私
P2 Taintmini: Detecting Flow of Sensitive Data in Mini-Programs with Static Taint Analysis
Taintmini：用静态污点分析检测小程序中的敏感数据流
提出 Taintmini，用通用数据流图建模跨语言、跨页面、跨小程序的数据流，静态检测敏感数据泄露。
ICSE 2023 IEEE/ACM 45th International Conference on Software Engineering (ICSE)2023匹配度 3/10引用 63程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 Reentrancy Vulnerability Detection and Localization: A Deep Learning Based Two-phase Approach
重入漏洞检测与定位：一种基于深度学习的双阶段方法
提出双阶段深度学习方法，在检测智能合约重入漏洞的同时定位导致漏洞的可疑语句。
ASE Proceedings of the 37th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2022匹配度 3/10引用 62机器学习与程序语言安全与隐私
P2 eTainter: detecting gas-related vulnerabilities in smart contracts
eTainter：检测智能合约中的 gas 相关漏洞
提出基于字节码污点分析的静态分析器 eTainter，检测智能合约 gas 相关漏洞。
ISSTA Proceedings of the 31st ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2022匹配度 3/10引用 61程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 Turn the Rudder: A Beacon of Reentrancy Detection for Smart Contracts on Ethereum
转舵：以太坊智能合约重入检测的灯塔
对五种重入检测工具开展大规模实证评估，发现超过99.8%的报警为误报，指出现有能力有限。
ICSE 2023 IEEE/ACM 45th International Conference on Software Engineering (ICSE)2023匹配度 3/10引用 59安全与隐私程序分析与抽象解释
P2 You see what I want you to see: poisoning vulnerabilities in neural code search
你看到的是我想让你看到的：神经代码搜索中的投毒漏洞
揭示神经代码搜索模型对投毒攻击的脆弱性，呼吁关注其鲁棒性。
FSE Proceedings of the 30th ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2022匹配度 3/10引用 59机器学习与程序语言安全与隐私
P2 DeFiTainter: Detecting Price Manipulation Vulnerabilities in DeFi Protocols
DeFiTainter：检测 DeFi 协议中的价格操纵漏洞
提出面向 DeFi 协议的跨合约污点分析框架，检测价格操纵漏洞。
ISSTA Proceedings of the 32nd ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2023匹配度 3/10引用 57程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 Improving Smart Contract Security with Contrastive Learning-based Vulnerability Detection
基于对比学习的漏洞检测提升智能合约安全性
提出基于对比学习的智能合约漏洞检测方法，利用合约间相关性提升检测性能。
ICSE Proceedings of the IEEE/ACM 46th International Conference on Software Engineering2024匹配度 3/10引用 56安全与隐私机器学习与程序语言
P2 ReMoS
ReMoS：减少迁移学习中缺陷继承的相关模型切片技术
提出 ReMoS，通过基于神经元覆盖的相关模型切片，在迁移学习微调中减少教师模型缺陷继承。
ICSE Proceedings of the 44th International Conference on Software Engineering2022匹配度 3/10引用 55机器学习与程序语言安全与隐私
P2 Obsidian
Obsidian：面向智能合约的安全编程语言
提出 Obsidian 语言及其核心演算 Silica，用 typestate 与线性类型静态检测智能合约常见漏洞，并证明类型可靠性。
TOPLAS 42(3)2020匹配度 3/10引用 55类型系统安全与隐私
P2 Automatically eliminating speculative leaks from cryptographic code with blade
Blade：自动消除密码代码中的推测性泄漏
提出 Blade，用类型系统与 protect 原语自动切断推测性秘密的数据流，消除密码代码中的推测泄漏。
POPL 5(POPL)2021匹配度 3/10引用 53安全与隐私类型系统编译与代码生成
P2 BinaryAI: Binary Software Composition Analysis via Intelligent Binary Source Code Matching
BinaryAI：基于智能二进制源代码匹配的二进制软件成分分析
提出 BinaryAI，用两阶段二进制源码匹配融合句法与语义特征，提升第三方库检测精度与召回。
ICSE Proceedings of the IEEE/ACM 46th International Conference on Software Engineering2024匹配度 3/10引用 52安全与隐私机器学习与程序语言
P2 Modular call graph construction for security scanning of Node.js applications
面向 Node.js 应用安全扫描的模块化调用图构建
提出面向 Node.js 安全扫描的模块化调用图构建方法，以捕捉第三方模块间函数连接。
ISSTA Proceedings of the 30th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2021匹配度 3/10引用 52程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 A Machine Learning Based Approach to Identify SQL Injection Vulnerabilities
一种基于机器学习的 SQL 注入漏洞识别方法
提出基于输入验证与净化特征的机器学习分类器，用于检测 PHP 代码中的 SQL 注入漏洞。
ASE 2019 34th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2019匹配度 3/10引用 52机器学习与程序语言安全与隐私
P2 Park: accelerating smart contract vulnerability detection via parallel-fork symbolic execution
Park：通过并行分叉符号执行加速智能合约漏洞检测
提出并行分叉符号执行框架 Park，通过多进程加速智能合约漏洞检测，最高取得约 7 倍加速。
ISSTA Proceedings of the 31st ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2022匹配度 3/10引用 51程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 An exploratory study of deep learning supply chain
深度学习供应链的探索性研究
通过构建并分析 TensorFlow 与 PyTorch 供应链，揭示其结构、演化与漏洞特征。
ICSE Proceedings of the 44th International Conference on Software Engineering2022匹配度 3/10引用 51机器学习与程序语言安全与隐私
P2 Why aren’t regular expressions a lingua franca? an empirical study on the re-use and portability of regular expressions
为什么正则表达式不是通用语言？关于正则表达式复用与可移植性的实证研究
通过对多语言正则语料库的实证分析，揭示正则表达式跨语言复用存在语义与性能差异及安全风险。
FSE Proceedings of the 2019 27th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2019匹配度 3/10引用 51语言设计与特性安全与隐私
P2 Does data sampling improve deep learning-based vulnerability detection? Yeas! and Nays!
数据采样能提升基于深度学习的漏洞检测吗？是！与否！
系统评估数据采样对深度学习漏洞检测的影响，发现原始数据随机过采样最佳，且模型常不能基于真实漏洞语句推理。
ICSE 2023 IEEE/ACM 45th International Conference on Software Engineering (ICSE)2023匹配度 3/10引用 44机器学习与程序语言安全与隐私
P2 SecBench.js: An Executable Security Benchmark Suite for Server-Side JavaScript
SecBench.js：面向服务端 JavaScript 的可执行安全基准套件
首个面向 npm 服务端 JavaScript 的可执行漏洞基准套件，含 600 个漏洞利用与验证 oracle。
ICSE 2023 IEEE/ACM 45th International Conference on Software Engineering (ICSE)2023匹配度 3/10引用 44安全与隐私测试、调试与修复
P2 Unveiling Memorization in Code Models
揭示代码模型中的记忆（Memorization）现象
揭示代码模型会逐字记忆并输出训练代码，带来漏洞、敏感信息与许可证等安全隐私风险。
ICSE Proceedings of the IEEE/ACM 46th International Conference on Software Engineering2024匹配度 3/10引用 40机器学习与程序语言安全与隐私
P2 EClone: detect semantic clones in Ethereum via symbolic transaction sketch
EClone：通过符号交易概要检测以太坊中的语义克隆
提出 EClone，利用符号化交易概要检测以太坊智能合约的语义克隆，以应对克隆带来的安全与资源威胁。
FSE Proceedings of the 2018 26th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2018匹配度 3/10引用 40程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 Identifying Security Critical Properties for the Dynamic Verification of a Processor
识别用于处理器动态验证的安全关键属性
提出利用已知处理器勘误与机器学习推断安全关键不变量，以支撑处理器动态验证的方法。
ASPLOS Proceedings of the Twenty-Second International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems2017匹配度 3/10引用 40安全与隐私程序验证
P2 Detecting Vulnerabilities in Linux-Based Embedded Firmware with SSE-Based On-Demand Alias Analysis
基于SSE按需别名分析的Linux嵌入式固件漏洞检测
提出EmTaint，用结构化符号表达式按需别名分析提升嵌入式固件污点漏洞检测的准确率和速度。
ISSTA Proceedings of the 32nd ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2023匹配度 3/10引用 39程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 Coca: Improving and Explaining Graph Neural Network-Based Vulnerability Detection Systems
Coca：改进与解释基于图神经网络的漏洞检测系统
提出 Coca，在提升 GNN 漏洞检测效果的同时给出更可靠的解释，缓解伪相关与冗余问题。
ICSE Proceedings of the IEEE/ACM 46th International Conference on Software Engineering2024匹配度 3/10引用 38机器学习与程序语言安全与隐私
P2 Towards Robust Detection of Open Source Software Supply Chain Poisoning Attacks in Industry Environments
面向工业环境的开源软件供应链投毒攻击鲁棒检测
提出 OSCAR：面向 NPM/PyPI 的动态投毒检测流水线，通过沙箱执行、模糊测试与切面行为监控降低误报。
ASE Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2024匹配度 3/10引用 38安全与隐私测试、调试与修复
P2 Static Identification of Injection Attacks in Java
Java 中注入攻击的静态识别
提出基于抽象解释的统一健全分析，静态识别 Java 中七类注入攻击的污点数据流。
TOPLAS 41(3)2019匹配度 3/10引用 38程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 SpecuSym
SpecuSym：基于符号执行的推测执行缓存时序泄漏精确检测
提出基于符号执行的方法 SpecuSym，精确检测推测执行引入的 CPU 缓存时序泄漏。
ICSE Proceedings of the ACM/IEEE 42nd International Conference on Software Engineering2020匹配度 3/10引用 36安全与隐私程序分析与抽象解释
P2 Are We There Yet? Unraveling the State-of-the-Art Smart Contract Fuzzers
我们到了吗？解析最先进的智能合约模糊测试器
系统综述并实证评估智能合约模糊测试器，建立基准与多维指标，指出未来方向。
ICSE Proceedings of the IEEE/ACM 46th International Conference on Software Engineering2024匹配度 3/10引用 35测试、调试与修复安全与隐私
P2 Extracting taint specifications for JavaScript libraries
为 JavaScript 库提取污点规范
面向 JavaScript 库的污点规范提取，以支撑细粒度、可扩展的静态安全分析。
ICSE Proceedings of the ACM/IEEE 42nd International Conference on Software Engineering2020匹配度 3/10引用 35安全与隐私程序分析与抽象解释
P2 MANDO-GURU: vulnerability detection for smart contract source code by heterogeneous graph embeddings
MANDO-GURU：基于异构图嵌入的智能合约源代码漏洞检测
提出深度学习工具，用控制流图与调用图构建异构图注意力网络，在合约级和行级检测智能合约漏洞。
FSE Proceedings of the 30th ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2022匹配度 3/10引用 34机器学习与程序语言安全与隐私
P2 A Tensor Compiler with Automatic Data Packing for Simple and Efficient Fully Homomorphic Encryption
面向简洁高效全同态加密的自动数据打包张量编译器
提出 Fhelipe 张量编译器，用自动数据打包为全同态加密程序选择并优化张量布局，兼顾易用与性能。
PLDI 8(PLDI)2024匹配度 3/10引用 34编译与代码生成安全与隐私
P2 Semantic Sleuth: Identifying Ponzi Contracts via Large Language Models
语义侦探：利用大语言模型识别庞氏合约
提出首个无需标注数据的LLM零样本思维链方法PonziSleuth，检测智能合约庞氏骗局，平衡准确率达96.06%。
ASE Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2024匹配度 3/10引用 33机器学习与程序语言安全与隐私
P2 What the fork?
What the fork？——npm 包生态中的套壳克隆
提出 UNWRAPPER，在 npm 全生态中快速检测隐藏的“套壳克隆”包，并揭示其携带未修复漏洞的安全风险。
ICSE Proceedings of the 44th International Conference on Software Engineering2022匹配度 3/10引用 33安全与隐私程序分析与抽象解释
P2 Enhancing Deep Learning-based Vulnerability Detection by Building Behavior Graph Model
通过构建行为图模型增强基于深度学习的漏洞检测
提出行为图模型VulBG，用函数间全局行为信息增强基于深度学习的漏洞检测，在真实数据集上提升多个基线模型性能。
ICSE 2023 IEEE/ACM 45th International Conference on Software Engineering (ICSE)2023匹配度 3/10引用 32机器学习与程序语言安全与隐私