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AI要約 本論文は、静的解析ツールが生成する大量の誤検知アラートをLLMで自動判定し、エラー低減技術を組み合わせることで精度を高める手法を提案している。開発者の負担軽減とセキュリティ品質向上に貢献する研究成果である。

EN This paper proposes using LLMs to automatically triage static-analysis alerts—distinguishing true bugs from false positives—while applying error reduction techniques to improve adjudication accuracy and reduce developer burden.

AI要約 Anthropicが重要ソフトウェアのセキュリティ強化を目指す共同プロジェクト「Glasswing」を拡大。当初約50組織に限定されていたClaude Mythos Previewへのアクセスを、より多くのパートナーに開放し、世界規模での防御強化を狙う。

EN Anthropic is expanding Project Glasswing, its collaborative effort to secure the world's most important software, by opening Claude Mythos Preview access beyond the initial ~50 partners to more organizations.

AI要約 AnthropicはProject Glasswingを発表し、AIを活用してソフトウェアの脆弱性を大規模に発見・修正する取り組みを開始した。攻撃側に対する防御側の優位確立を狙い、世界中のソフトウェアセキュリティ強化を目指す。

EN Anthropic announced Project Glasswing, an initiative using AI to discover and fix software vulnerabilities at scale. It aims to give defenders the advantage over attackers and strengthen security across the world's software.