VulAgentRL: RL agentico per il rilevamento interprocedurale delle vulnerabilità

Un nuovo framework, VulAgentRL, utilizza l'apprendimento per rinforzo agentico per rilevare vulnerabilità che si estendono su più funzioni nel codice. L'approccio affronta un limite chiave dei rilevatori basati sull'apprendimento esistenti, che classificano ogni funzione in isolamento nonostante il 71,7% delle funzioni vulnerabili richieda prove provenienti dall'esterno della funzione. VulAgentRL impiega un Code Property Graph (CPG) che svolge un duplice ruolo: al momento dell'inferenza, la policy interroga il CPG per chiamanti, chiamati e flusso di dati; al momento dell'addestramento, lo stesso grafo verifica le prove citate dalla policy. Poiché ogni nodo del CPG ha un identificatore intero persistente, la verifica è esatta anziché approssimativa. Il framework è descritto nel paper arXiv 2607.26656.