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CLEAR：基于因果上下文的多智能体漏洞检测框架

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2026年10月7日，研究者在 arXiv（Software Engineering 类别）发表论文，提出 CLEAR，一个结合因果知识图谱的多智能体漏洞检测框架。该框架构建漏洞因果知识图谱（VCKG），用于建模入口点、前置条件、根因与修复意图之间的因果链。CLEAR 由 Collector、Claim、Critic、Judge 四个专门智能体协作组成，通过检索到的因果上下文验证漏洞假设。目前公开信息仅包含该论文报道，框架的实际效果、评测数据与后续进展尚无进一步报道。

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LatestOct 7
2026-10-07 arXiv 报道提出 CLEAR 框架，以 VCKG 与四智能体协作验证漏洞假设。

Timeline

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Oct 7, 2026
  1. arXiv · Software Engineering
    CLEAR：基于因果上下文的智能体推理漏洞检测框架

    研究者提出 CLEAR，一个结合因果知识图谱的多智能体漏洞检测框架，构建漏洞因果知识图谱（VCKG）建模入口点、前置条件、根因与修复意图之间的因果链。框架由 Collector、Claim、Critic、Judge 四个专门智能体协作，通过检索到的因果上下文验证漏洞假设。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 7）·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct7Oct7Oct7Oct7

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.