DCVD：双通道跨模态融合用于联合漏洞检测与定位
密码学与安全
2026-05-13 v1 人工智能
摘要
软件漏洞检测在确保系统安全方面发挥着关键作用，其中实际的审计工作不仅需要确定函数是否易受攻击，还需要定位具体负责的特定行。然而，现有方法要么依赖单一信息源——顺序、结构或语义——未能充分利用跨模态的互补优势，要么将语句级定位仅视为函数级检测的副产品，而未提供明确的行级监督。为解决这些限制，我们提出了DCVD (Dual-Channel Cross-Modal Vulnerability Detection)，即一个统一的框架，用于联合函数级检测和语句级定位。DCVD通过两个平行分支提取控制依赖和语义特征，并通过对比对齐结合双向跨注意力机制，将它们集成在一起，有效弥合了跨模态表示之间的差距。它进一步在函数和语句两个层面引入了显式监督信号，使两个层次能够协同优化。大规模真实世界漏洞基准上的大量实验表明，DCVD在函数级检测和语句级定位方面 consistently 优于最先进的方法。我们的代码已提供：https://github.com/vinsontang1/DCVD/。
引用
@article{arxiv.2605.11015,
title = {DCVD: Dual-Channel Cross-Modal Fusion for Joint Vulnerability Detection and Localization},
author = {Wenxin Tang and Wenbin Li and Junliang Liu and Jingyu Xiao and Xi Xiao and Mingzhe Liu and Jinlong Yang and Xuan Liu and Yuehe Ma and Wang Luo and Qing Li and Lei Wang and Peng Xiangli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.11015},
year = {2026}
}