Robustez de LLMs na Detecção de Vulnerabilidades em Contratos Inteligentes com Transformações no Código - Alves, Rafael Santa Rosa; Henriques, Marco Amaral (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2026: Anais Estendidos do XXVI Simpósio Brasileiro de CibersegurançaDO - 10.5753/sbseg_estendido.2026.33836, 2026)
Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) têm apresentado resultados promissores na análise de segurança de código, mas sua avaliação pode ser influenciada por pistas textuais não executáveis. Este trabalho avalia a robustez de LLMs na detecção de vulnerabilidades em contratos inteligentes sob transformações de código que preservam a semântica. Na comparação de quatro modelos de LLM, sobre contratos originais e em variantes sem comentários, com identificadores renomeados e com ambas as transformações combinadas, constataram-se reduções de F1 de até 99,5%, mostrando que diferentes representações do mesmo código, mas semanticamente equivalentes, podem produzir diagnósticos substancialmente distintos.