深度分析 自動化漏洞偵測（AVD）：現況、核心技術與資料集挑戰 本研究系統化分析79篇自動化漏洞偵測（AVD）論文與17篇實證研究，解剖五大核心構面：任務定義與偵測粒度、輸入語言與表示法、偵測方法與解法、評估指標與資料集，以及報告的效能表現。結果顯示研究過度集中於函式級二元分類與C/C++語言，資料集品質、可重現性與實務導向不足，且自2021年起報導新漏洞的比例顯著下滑。
