研究重新评估PrimeVul漏洞检测数据集与微调实践

Norbert Sándor Szolnoki 与 Gábor Antal 发表实证研究，重新评估 PrimeVul 漏洞检测数据集的质量，以及在该数据集上微调代码模型的实际表现。 研究对 CodeBERT、GraphCodeBERT 和 UniXCoder 三个编码器模型做系统微调，覆盖五种不平衡缓解策略，并进行大量超参数搜索和多个随机种子实验，共完成 770 次独立训练。论文称，其评估同时针对模型性能与数据集质量两方面。

AI 根据报道生成 · 19 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。