Veritas：让 LLM 智能体在剥离符号二进制上实现可靠漏洞推理的接地框架

研究者提出 Veritas，一个把剥离符号二进制上的漏洞推理形式化为语义接地问题的三阶段框架，让 LLM 智能体依据可验证证据而非直接推断来判断漏洞。框架先用静态分析 Slicer 从提升得到的 LLVM IR 中恢复有证据支撑的 source-to-sink 流，再由基于 LLM 的 Discover 阶段将反编译代码与 IR 证据对齐生成漏洞声明，最后由多智能体 Validator 通过引导式调试和运行时 oracle 加以验证。在针对越界漏洞、带流级标注的精选基准上，Veritas 达到 90% 召回率，超过静态、动态、二进制分析和智能体基线，623 个穷举验证的候选中无误报，抽样审计中仅观察到 2 个误报。真实案例研究中，Veritas 发现了一个此前未知的 Apple 漏洞，获确认并分配了 CVE。