VulDec：通过神经反编译检测二进制漏洞

VulDec提出一个用于二进制漏洞检测的大规模数据集和端到端神经反编译框架，将真实世界的汇编-C函数对与详细CWE标注对齐，覆盖多种架构。基于该数据集训练的LLM神经反编译器Edit Similarity约56%、BLEU-4约43%，LLM检测器在漏洞率为3%的真实分布测试集上取得0.61的macro F1分数。