SafeCodeRL: Safety-Constrained LLM Code Generation

SafeCodeRL 研究如何在保持代码功能正确性的同时减少漏洞代码生成。

**发表状态：**发表于 2026 年 6 月 2 日。

**论文评级：**SCI 三区；CCF C。

该项目提出多个智能体之间的协作流程，并引入约束感知的策略优化组件。论文结果显示，该方法在保持生成代码效用的同时，能够显著减少高风险漏洞输出。

发表说明：

• 论文发表于 2026 年 6 月 2 日；
• 待稳定公开链接可用后补充具体出版信息；
• 项目页面重点呈现方法设计、责任边界与可复现的安全评测。