EnStack: An Ensemble Stacking Framework of Large Language Models for Enhanced Vulnerability Detection in Source Code
Automated detection of software vulnerabilities is critical for enhancing security, yet existing methods often struggle with the complexity and diversity of modern codebases. In this paper, we propose a novel ensemble stacking approach that synergizes multiple pre-trained large language models (LLMs...
Uloženo v:
| Vydáno v: | IEEE International Conference on Big Data s. 6356 - 6364 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , |
| Médium: | Konferenční příspěvek |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
IEEE
15.12.2024
|
| Témata: | |
| ISSN: | 2573-2978 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!