Towards higher quality software vulnerability data using LLM-based patch filtering

2025-07-31

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AI

DOI：10.1016/j.jss.2025.112581

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摘要

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高质量漏洞补丁数据对于理解软件系统中的漏洞至关重要。准确的补丁数据有助于揭示漏洞的性质、来源以及有效的修复策略。然而，当前的数据收集工作优先考虑快速发布而非质量，导致补丁不完整或包含无关更改。除了支持漏洞分析外，高质量补丁数据还能改进自动漏洞预测模型，这些模型需要可靠的输入来预测新旧代码中的问题。

Keyword:

vulnerability patch data

software systems

remediation strategies

automatic vulnerability prediction

data quality