VulDec：基于神经反编译的二进制漏洞检测框架

VulDec 提出首个利用神经反编译进行二进制漏洞检测的端到端框架，并配套构建了跨多架构、对齐汇编与 C 函数并带 CWE 标注的大规模数据集。基于该数据微调的 LLM 反编译器实现约 56% 的 Edit Similarity 和约 43% 的 BLEU-4，微调的 LLM 检测器在漏洞率 3% 的分布内真实测试集上 macro F1 达 0.61。