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Reva: Real-Time Vulnerability Detection through Contextual Probing of Large Language Models
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- REVA detects code vulnerabilities in one second per function by reading LLM internal representations with a trained probe, matching slower agentic detectors' accuracy.
- Warum es zählt
- Matters for engineers building CI/CD pipelines or code review systems that need real-time vulnerability screening as coding agents generate functions rapidly.
- Achtung
- REVA's 60% accuracy on PrimeVul test set leaves 40% of vulnerabilities undetected; effectiveness on other codebases and vulnerability types remains unclear.
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- agent
- llm
- language model
- reasoning
Die Patterns dahinter
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Generative UI (Agent-Rendered Interfaces)
- Function Calling
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
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