LLMs para detecção e reparo de vulnerabilidades em código: um survey com especialistas e análise exploratória de tendências

Abstract

O avanço significativo do potencial dos modelos de linguagem de grande escala (LLMs) tem resultado na adoção do seu uso em várias áreas da Engenharia de Software, o que inclui detecção e reparo de vulnerabilidades. Nesse contexto, este trabalho se propõe a corroborar ou confrontar com os achados, limitações e oportunidades futuras da Revisão Sistemática da Literatura (RSL) “Large Language Model for Vulnerability Detection and Repair: Literature Review and the Road Ahead” realizada por Zhou et al., 2024 [5]. Para isso foi feita uma triangulação, combinando a RSL, um survey conduzido com 10 especialistas de diversos países e uma análise exploratória de 23 artigos recentes e não considerados na RSL de Zhou et al. 2024.