Page 70 - 《软件学报》2026年第6期
P. 70

芮志清 等: MARC: 基于多智能体协同的硬件安全缺陷早期检测方法                                              2389


                 [47]   Zhang KC, Li J, Li G, Shi XJ, Jin Z. CodeAgent: Enhancing code generation with tool-integrated agent systems for real-world repo-level
                     coding  challenges.  In:  Proc.  of  the  62nd  Annual  Meeting  of  the  Association  for  Computational  Linguistics  (Vol.  1:  Long  Papers).
                     Bangkok: ACL, 2024. 13643–13658. [doi: 10.18653/v1/2024.acl-long.737]
                 [48]   Zhao YJ, Zhang HJ, Huang HX, Yu ZM, Zhao JS. MAGE: A multi-agent engine for automated RTL code generation. In: Proc. of the
                     62nd ACM/IEEE Design Automation Conf. (DAC). San Francisco: IEEE, 2025. 1–7. [doi: 10.1109/DAC63849.2025.11133191]
                 [49]   Ma BQ, Zhou YH, Wang ZY, Tian ZH. A LLMs-based method for threat intelligence information extraction. Journal of Cybersecurity,
                     2024, 2(2): 36–46 (in Chinese with English abstract). [doi: 10.20172/j.issn.2097-3136.240203]
                 [50]   White J, Fu QC, Hays S, Sandborn M, Olea C, Gilbert H, Elnashar A, Spencer-Smith J, Schmidt DC. A prompt pattern catalog to enhance
                     prompt engineering with ChatGPT. arXiv:2302.11382, 2023.
                 [51]   Teo S. How I won Singapore’s GPT-4 prompt engineering competition. 2023. https://towardsdatascience.com/how-i-won-singapores-gpt-
                     4-prompt-engineering-competition-34c195a93d41/
                 [52]   Brown TB, Mann B, Ryder N, et al. Language models are few-shot learners. In: Proc. of the 34th Int’l Conf. on Neural Information
                     Processing Systems. Vancouver: Curran Associates Inc., 2020. 159.
                 [53]   Mu YY, Chen HX, Li HW. Advances in security and privacy-preserving techniques for large language models. Journal of Cybersecurity,
                     2024, 2(1): 40–49 (in Chinese with English abstract). [doi: 10.20172/j.issn.2097-3136.240103]

                 附中文参考文献
                 [10]   许鹏宇, 况博裕, 苏铓, 付安民. 基于大语言模型的自动代码修复综述. 计算机研究与发展, 2025, 62(8): 2040–2057. [doi: 10.7544/
                     issn1000-1239.202440467]
                 [17]   王路桥, 周洋涛, 李青山, 王铭康, 徐子轩, 崔笛, 王璐, 罗懿行. 基于大语言模型的多智能体协作代码评审人推荐. 软件学报, 2025,
                     36(6): 2558–2575. http://www.jos.org.cn/1000-9825/7326.htm [doi: 10.13328/j.cnki.jos.007326]
                 [20]   芮志清, 梅瑶, 陈振哲, 吴敬征, 凌祥, 罗天悦, 武延军. SeChain: 基于国密算法的  RISC-V  安全启动机制设计与实现. 计算机研究与
                     发展, 2024, 61(6): 1458–1475. [doi: 10.7544/issn1000-1239.202440088]
                 [22]   刘畅, 武延军, 吴敬征, 赵琛. RISC-V  指令集架构研究综述. 软件学报, 2021, 32(12): 3992–4024. http://www.jos.org.cn/1000-9825/
                     6490.htm [doi: 10.13328/j.cnki.jos.006490]
                 [31]   詹博华, 吴志林. 芯片设计形式验证. 前瞻科技, 2023, 2(1): 23–32. [doi: 10.3981/j.issn.2097-0781.2023.01.002]
                 [49]   马冰琦, 周盈海, 王梓宇, 田志宏. 一种基于大语言模型的威胁情报信息抽取方法. 网络空间安全科学学报, 2024, 2(2): 36–46. [doi:
                     10.20172/j.issn.2097-3136.240203]
                 [53]   牟奕洋, 陈涵霄, 李洪伟. 大语言模型的安全与隐私保护技术研究进展. 网络空间安全科学学报, 2024, 2(1): 40–49. [doi: 10.20172/
                     j.issn.2097-3136.240103]

                 作者简介
                 芮志清, 博士生, CCF  学生会员, 主要研究领域为系统安全, 物联网安全, RISC-V    安全.
                 凌祥, 博士, 副研究员, CCF  高级会员, 主要研究领域为软件安全, 人工智能安全.
                 曹方泽, 硕士生, 主要研究领域为系统安全, 漏洞挖掘, 操作系统安全, 软件供应链安全.
                 罗天悦, 高级工程师, 主要研究领域为操作系统安全分析, 代码漏洞挖掘, 人工智能安全.
                 吴敬征, 博士, 研究员, 博士生导师, CCF  杰出会员, 主要研究领域为开源软件供应链, 软件安全, 漏洞挖掘, 操作系统.
   65   66   67   68   69   70   71   72   73   74   75