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UpdatedAug 31, 2026

Awesome-LLMs-for-Vulnerability-Detection — Updated!

커뮤니티에서 가장 포괄적이고 지속적으로 업데이트되는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 소프트웨어 취약점 탐지 연구 인덱스 — 함수 수준, 저장소 수준, 에이전트 기반, 스마트 계약 탐지에 이르는 논문과 데이터셋, 벤치마크, 설문 조사를 포함합니다.

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취약점 탐지를 위한 대규모 언어 모델 모음(Awesome Large Language Models for Vulnerability Detection)

취약점 탐지 및 발견에 LLM을 활용한 논문, 프로젝트, 에이전트 스킬의 선별된 목록입니다.


📄 논문(Papers)

2025년 이후 논문만 표시합니다. 이전 연구는 논문 아카이브(2024년 및 이전)를 참조하세요.

제목학회/저널연도논문Github
VulnGym: Benchmarking Coding Agents for Repository-Level Vulnerability Detection2026링크링크
VulTriage: Triple-Path Context Augmentation for LLM-Based Vulnerability Detection2026링크링크
Synthesizing Multi-Agent Harnesses for Vulnerability Discovery2026링크링크
QRS: A Rule-Synthesizing Neuro-Symbolic Triad for Autonomous Vulnerability Discovery2026링크
Seclens: Role-specific Evaluation of LLM's for security vulnerablity detection2026링크링크
Do Fine-Tuned LLMs Understand Vulnerabilities? An Investigation into the Semantic Trap2026링크
Sifting the Noise: A Comparative Study of LLM Agents in Vulnerability False Positive FilteringISSTA2026링크
AgenticSCR: An Autonomous Agentic Secure Code Review for Immature Vulnerabilities Detection2026링크
LLM-based Vulnerability Detection at Project Scale: An Empirical Study2026링크
MulVul: Retrieval-augmented Multi-Agent Code Vulnerability Detection via Cross-Model Prompt Evolution2026링크
VulnLLM-R: Specialized Reasoning LLM with Agent Scaffold for Vulnerability Detection2025링크
VULPO: Context-Aware Vulnerability Detection via On-Policy LLM Optimization2025링크
VulInstruct: Teaching LLMs Root-Cause Reasoning for Vulnerability Detection via Security Specifications2025링크
From Large to Mammoth: A Comparative Evaluation of Large Language Models in Vulnerability DetectionNDSS2025링크
Benchmarking LLMs and LLM-based Agents in Practical Vulnerability Detection for Code RepositoriesACL2025링크링크
A Systematic Literature Review on Detecting Software Vulnerabilities with Large Language Models2025링크링크
LLMxCPG: Context-Aware Vulnerability Detection Through Code Property Graph-Guided Large Language ModelsUsenix2025링크링크
CLeVeR: Multi-modal Contrastive Learning for Vulnerability Code RepresentationACL Findings2025링크링크
Mono: Is Your "Clean" Vulnerability Dataset Really Solvable? Exposing and Trapping Undecidable Patches and Beyond2025링크링크
Learning to Focus: Context Extraction for Efficient Code Vulnerability Detection with Language Models2025링크
SV-TrustEval-C: Evaluating Structure and Semantic Reasoning in Large Language Models for Source Code Vulnerability AnalysisSP2025링크링크
SecVulEval: Benchmarking LLMs for Real-World C/C++ Vulnerability Detection2025링크링크
CVE-Bench: Benchmarking LLM-based Software Engineering Agent's Ability to Repair Real-World CVE VulnerabilitiesNAACL2025링크링크
R2Vul: Learning to Reason about Software Vulnerabilities with Reinforcement Learning and Structured Reasoning Distillation2025링크링크
Neuro-symbolic Static Analysis with LLM-generated Vulnerability Patterns2025링크
Context-Enhanced Vulnerability Detection Based on Large Language Model2025링크
Everything You Wanted to Know About LLM-based Vulnerability Detection But Were Afraid to Ask2025링크링크
MOS: Towards Effective Smart Contract Vulnerability Detection through Mixture-of-Experts Tuning of Large Language Models2025링크
Abundant Modalities Offer More Nutrients: Multi-Modal-Based Function-Level Vulnerability DetectionTOSEM2025링크링크
Generative Large Language Model usage in Smart Contract Vulnerability Detection2025링크
Closing the Gap: A User Study on the Real-world Usefulness of AI-powered Vulnerability Detection & Repair in the IDEICSE2025링크링크
Vulnerability Detection with Code Language Models: How Far Are We?ICSE2025링크링크
Combining Fine-Tuning and LLM-based Agents for Intuitive Smart Contract Auditing with JustificationsICSE2025링크
LAMD: Context-driven Android Malware Detection and Classification with LLMs2025링크
LLMs in Software Security: A Survey of Vulnerability Detection Techniques and Insights2025링크링크
One-for-All Does Not Work! Enhancing Vulnerability Detection by Mixture-of-Experts (MoE)2025링크

🚀 프로젝트(Projects)

이름설명Github
OpenAnt (Knostic)적대적 검증을 통한 LLM 기반 다단계 취약점 발견링크
DeepAuditDocker 샌드박스 익스플로잇 검증을 갖춘 멀티 에이전트 AI 레드팀 플랫폼링크
AutoCVE멀티 에이전트 아키텍처를 통한 자동화된 취약점 탐지 및 보고링크
Darkmoon오픈소스(GPL-3.0) 자율 AI 침투 테스트 플랫폼 및 MCP 호스트; 기술별 공격 하위 에이전트, Active Directory 및 Kubernetes 지원, 80개 이상의 오케스트레이션 도구, 발견 항목별 증거 추적링크
strixpip을 통한 오픈소스 자율 AI 침투 테스트 도구링크
deepsec (Vercel)코딩 에이전트를 통한 심층 코드베이스 취약점 스캐닝용 보안 하네스링크

🧩 에이전트 스킬(Agent Skills)

이름설명링크
codex-security (OpenAI)Codex 에이전트를 통한 자율 저장소 수준 취약점 스캐닝링크
defending-code-reference-harness (Anthropic)Claude Code를 사용한 위협 모델링, 스캐닝, 트리아지, 패치를 위한 참조 스킬링크
security-audit-skill (Cloudflare)병렬 헌팅 에이전트와 적대적 검증을 갖춘 6단계 보안 감사 스킬링크

📡 arxiv.md

워크플로우를 통해 지정된 키워드에 대한 Arxiv 논문을 매일 자동으로 수집하고 업데이트합니다.

감사의 말(Acknowledgements)

이 프로젝트의 Updated Arxiv Papers Daily 워크플로우는 LLM4SE 프로젝트에서 차용했습니다. arxiv 라이브러리를 사용하여 원본 코드를 리팩토링했습니다.

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