Logowanie
Zarejestruj się
Zresetuj hasło
Publikuj i Dystrybuuj
Rozwiązania Wydawnicze
Rozwiązania Dystrybucyjne
Dziedziny
Architektura i projektowanie
Bibliotekoznawstwo i bibliologia
Biznes i ekonomia
Chemia
Chemia przemysłowa
Filozofia
Fizyka
Historia
Informatyka
Inżynieria
Inżynieria materiałowa
Językoznawstwo i semiotyka
Kulturoznawstwo
Literatura
Matematyka
Medycyna
Muzyka
Nauki farmaceutyczne
Nauki klasyczne i starożytne studia bliskowschodnie
Nauki o Ziemi
Nauki o organizmach żywych
Nauki społeczne
Prawo
Sport i rekreacja
Studia judaistyczne
Sztuka
Teologia i religia
Zagadnienia ogólne
Publikacje
Czasopisma
Książki
Materiały konferencyjne
Wydawcy
Blog
Kontakt
Wyszukiwanie
EUR
USD
GBP
Polski
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Koszyk
Home
Czasopisma
Land Forces Academy Review
Tom 29 (2024): Zeszyt 1 (March 2024)
Otwarty dostęp
Codesentry: Revolutionizing Real-Time Software Vulnerability Detection With Optimized GPT Framework
Angel Jones
Angel Jones
oraz
Marwan Omar
Marwan Omar
| 28 lut 2024
Land Forces Academy Review
Tom 29 (2024): Zeszyt 1 (March 2024)
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Abstrakt
Referencje
Autorzy
Artykuły w tym zeszycie
Podgląd
PDF
Zacytuj
Udostępnij
Data publikacji:
28 lut 2024
Zakres stron:
98 - 107
DOI:
https://doi.org/10.2478/raft-2024-0010
Słowa kluczowe
CodeSentry
,
generative pre-trained language models
,
software vulnerability detection
,
software security
,
GPT2
,
advanced AI security
© 2024 Angel Jones et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.
Angel Jones
The University of Virginia, Virginia, USA & Capitol Technology University,
Maryland, USA
Marwan Omar
Capitol Technology University, Maryland, USA & Illinois Institute of Technology
Chicago, USA