EntailLLM：通过逻辑编程结合领域知识验证智能体生成的漏洞发现路径

EntailLLM框架通过特殊LLM智能体与验证机制，将漏洞分析的智能体输出提升至98%的蕴含度。该框架在3类CWE标准和8个二进制文件上进行评估，通过结合自我完善与先验领域知识，解决了大语言模型输出静默违反领域知识的问题。 框架继承了广义注释逻辑的形式化保证，为安全关键场景（如医疗设备）中的模型输出提供可解释且基于明确语义的逻辑验证。