代码大模型 / AI 编程

From Threat Intelligence to Detection: Knowledge-driven Enrichment and Template-based Rule Grounding for Automated Sigma Rule Generation

从威胁情报到检测：知识驱动的丰富化与基于模板的规则落地用于自动化Sigma规则生成

Sepehr Ghaffarzadegan, Boubakr Nour, Makan Pourzandi, Mourad Debbabi, Chadi Assi

专题命中 测试生成 ：repository(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究设计了AUTOSIGMA，结合知识驱动丰富化等技术，将非结构化CTI报告自动生成Sigma规则，其在多项指标上优于其他方案。

Comments Submitted for publication and currently under review

Code Health in LLM-Based Test Generation: Effectiveness and Token Efficiency

基于大语言模型的测试生成中的代码健康度：有效性与标记效率

Freya Wirdemann, Markus Borg, Nadim Hagatulah, Adam Tornhill

专题命中 测试生成 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本研究探究LLM生成单元测试的有效性随CodeScene的CodeHealth水平的变化，发现CH是测试有效性的微弱但一致信号，且与输入标记数负相关，证实可维护性与LLM软件开发存在关联。

Comments Accepted at the Engineering Track of the 26th IEEE International Conference on Source Code Analysis and Manipulation (SCAM 2026)