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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/65602

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Título: LLMs para detecção e reparo de vulnerabilidades em código: um survey com especialistas e análise exploratória de tendências
Autor(es): FONTANARI, Gabriel Santana
Palavras-chave: Modelos de Linguagem de Grande Escala; LLMs; Detecção de Vulnerabilidades; Reparo de Vulnerabilidades
Data do documento: 13-Ago-2025
Citação: FONTANARI, Gabriel Santana. LLMs para detecção e reparo de vulnerabilidades em código: um survey com especialistas e análise exploratória de tendências. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025.
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.
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/65602
Aparece nas coleções:(TCC) - Sistemas da Computação

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