资讯摘要
论文提出 FALCON，一种以反例为据的验证框架，将攻击探索与行为验证分离，并通过被测程序的执行轨迹把两者连接起来。作者报告，在测试时修复中，FALCON 在安全代码生成基准上的留出功能-安全增益明显强于其他安全信号，同时保持或改善功能；作为强化学习奖励时，其留出功能-安全表现也优于静态分析与学习型奖励。
要点速读
- FALCON 将攻击探索与行为验证分离，并以被测程序的执行轨迹连接二者。
- 作者报告，在测试时修复中，FALCON 的留出功能-安全增益强于其他安全信号，且功能保持或改善。
- 作为强化学习奖励时，FALCON 在留出功能-安全上优于静态分析与学习型奖励；与代理奖励结合可进一步提升。
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采集于 2026/10/20 21:06:32（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。