SecPatRec：结合LLM智能体与代码图分析自动恢复安全模式

Anh Minh Nguyen 等研究者在 arXiv 论文（arXiv:2611.05823）中提出 SecPatRec，一种从源代码仓库自动恢复安全模式的混合方法：用 ReAct 风格的 LLM 智能体做安全模式中的角色检测与定位，再用静态代码属性图分析恢复交互序列。 作者构建了一个经人工校验的基准数据集，包含 93 个开源 Java 和 Python 仓库中五种安全模式的 100 个模式实例。在四种大模型（含专有与开源模型）上的评测中，SecPatRec 的角色检测准确率和角色定位相似度均为 0.84，交互序列恢复得分为 0.66。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。