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LLbezpeky：利用大型语言模型进行漏洞检测
大规模语言模型 (LLM) 在检测安卓应用的漏洞方面表现出色，通过构建基于人工智能的工作流，能够帮助开发者识别和修复漏洞，并展示其有效性。实验证明，LLMs 在 Ghera 基准测试中能够准确标记不安全应用的案例达到 91.67%。此外，我
PDF6 months ago
DroidBot-GPT: 基于 GPT 的 Android UI 自动化
该论文介绍了一种名为 DroidBot-GPT 的工具，利用大型语言模型（LLMs）自动化与 Android 移动应用程序的交互。给定所需任务的自然语言描述，DroidBot-GPT 可以自动生成并执行操作，以完成任务。
PDFa year ago
使用图像字幕生成技术进行自动化软件文档编写的实证研究
本文对 GUI 与自然语言描述软件之间的联系进行了综合实证研究，收集、分析和开源了一个由人类标注者提供的大规模功能 GUI 描述数据集，并探究了四种神经图像字幕模型的表征潜力，以预测不同粒度的自然语言描述，并通过大规模用户研究定量和定性评估
PDF2 years ago
EMNLPText2App: 从文本描述创建 Android 应用的框架
Text2App 是一个可将自然语言转化为 Android 应用程序的框架，采用抽象中间形式语言来实现代码生成，结合人类调查的数据合成方法对序列模型进行训练，在 GPT-3 的帮助下，它能够从高度抽象的指令中创建应用程序，并且具有普遍适用的
PDF3 years ago
基于 Android 移动设备互联网流量的位置数据泄露分析
研究了 Android 应用程序通过互联网网络流量以明文形式泄露位置数据的现象，提出了从原始网络流量中挖掘和过滤位置数据并利用地理位置聚类方法推断用户兴趣点的过程，证实了此现象在智能手机用户中的普遍性和严重性，85% 的用户设备泄露了位置数
PDF6 years ago