👹 FuncVul: современный LLM-детектор уязвимостей на уровне функций и фрагментов кода

🔎 Что за зверь и зачем он нужен?

FuncVul — это не просто ещё одна модель для поиска уязвимостей, а настоящий «кодовый микроскоп» для C/C++ и Python.

➡️ Вместо того чтобы анализировать функции целиком (и пропускать кучу мелких, но опасных багов🪲), инструмент разбивает код на логические кусочки (chunks) и запускает по ним LLM и GraphCodeBERT.

🤔Представьте, что вы ищете дырки не в заборе, а в каждой доске в отдельности — и находите даже те, что спрятаны за комментариями и «быстрыми фикcами».💥

🧑‍💻 Как работает FuncVul?

1️⃣ Разделение кода на chunks:
Код автоматически дробится на небольшие фрагменты внутри функций — никакой магии, только структурный разбор.

2️⃣ Автоматическая разметка LLM:
Большая языковая модель (LLM) сама размечает эти куски, отмечая даже несколько уязвимостей в одной функции.

3️⃣ Дообучение GraphCodeBERT:
Модель GraphCodeBERT учится на этих chunk-метках, чтобы не просто понимать структуру, но и улавливать контекст уязвимости.

4️⃣ Классификация уязвимых частей:
На выходе — точная локализация: модель указывает, какие именно куски кода уязвимы, а не просто «где-то тут баг».👍

↗️ Чем FuncVul реально лучше классики?

➡️Точность 87–92%, F1-score 86–92% на всех датасетах — это уже не угадайка, а серьёзный инструмент.

➡️Прирост точности на 53,9% и F1-score на 42% по сравнению с анализом всей функции целиком.

➡️Локализация нескольких уязвимостей в одной функции: теперь можно не гадать, а сразу видеть проблемные строчки.

➡️Меньше ложных срабатываний и «шумных» алертов, которые обычно сводят ревью к бессмысленной рутине.

🛠️ Зачем это нужно настоящему безопаснику?

Экономия времени на ревью: Не надо читать 500 строк подряд — модель покажет, где копать.

➡️Автоматизация аудита: Интеграция в CI/CD позволяет ловить баги до релиза, а не после скандала.👀

➡️Качественные патчи: Видно, какой участок кода реально надо чинить, а не затыкать всю функцию костылями.

➡️Меньше выгорания: Пусть ИИ страдает, а вы занимаетесь интересными задачами!

— Как найти уязвимость в функции на 200 строк?
— Разбить её на кусочки и дать FuncVul — пусть ИИ страдает, а не вы!
— А если серьёзно: теперь пятничные ревью не заканчиваются слезами и кофеином.

💡 Что дальше?

➡️Поддержка новых языков: Архитектура позволяет добавить Java, Go, Rust и другие.

➡️Интеграция с autofix-агентами: В будущем такие модели смогут не только находить, но и сами исправлять уязвимости.

➡️Использование в AL Security: Отличный кейс для команд, строящих мультиагентные системы в DevSecOps.

➡️Визуализация и отчёты: Можно строить красивые графы уязвимостей для руководства.

🚀 Кому это особенно полезно?

➡️DevSecOps-команды: Для автоматизации аудита на каждом этапе SDLC.

➡️Разработчики open source: Чтобы не ловить баги от пользователей, а заранее знать, где тонко.

➡️Security-аналитики: Для быстрого поиска и верификации уязвимостей без ручной рутины.

🔔🔔🔔🔔🔔

FuncVul — это пример того, как кастомизация LLM и работа с фрагментами кода реально меняют правила игры в поиске уязвимостей. Если устали от ложных срабатываний и бесконечных ревью — попробуйте новый подход. Вполне возможно, именно он спасёт вашу команду от очередного «Zero Day» в пятницу вечером.

#blue_team #LLM #FuncVul #AIsecurity #DevSecOps #CodeReview #GraphCodeBERT #АвтоматизацияИБ #SecurityHumor

P.S. Если ваш код ревью превращается в сериал «Игры багов» — самое время познакомиться с FuncVul! 😏

💬Подпишись✅
🏆Премия от BELYAEV_SECURITY🔔
🚀 Поддержать канал
💬Чат для общения
💥Ссылка на конкурс