你只训练一次：基于Vul-Vector驱动的代码漏洞检测灵活训练框架
软件工程
2025-06-16 v1 机器学习
摘要
随着计算机应用程序在各行业的广泛集成，代码基中的漏洞已成为显著风险。软件生态系统的多样性以及现代软件工程的复杂性，导致从手动代码漏洞识别转向自动化工具的趋势。其中，深度学习方法因其卓越准确性而居于优势；然而，这些方法性质遇到若干障碍。主要是它们需要大量标记数据集和长时间的训练周期，并且鉴于新漏洞的快速出现，频繁的模型重新训练变得资源密集型，从而限制了其在前沿场景中的适用性。为缓解这些挑战，本文引入了YOTO框架——"你只训练一次"。这种创新方法通过参数融合，实现了多种漏洞检测模型的集成，无需联合训练。因此，YOTO能够快速适应新发现的漏洞，显著减少了模型更新所需的时间和计算资源。
引用
@article{arxiv.2506.10988,
title = {You Only Train Once: A Flexible Training Framework for Code Vulnerability Detection Driven by Vul-Vector},
author = {Bowen Tian and Zhengyang Xu and Mingqiang Wu and Songning Lai and Yutai Yue},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.10988},
year = {2025}
}
备注
Under Review