arXiv cs.AI / cs.LG 最新· ZhiHong Liu·· 3 天前精选AI 评分65
LLM 漏洞审计器更易采信静态分析的假保证，研究用 16572 次审计测量
Trusting the Tool: Asymmetric Deference of LLM Vulnerability Auditors to Static-Analysis Evidence
AI 导读
一篇 arXiv 论文测量了 LLM 漏洞审计流水线对静态分析证据的采信程度。作者为 C/C++ 构建过程内分析器，在 PrimeVul 的 916 对漏洞与修复函数上测试四家厂商的 11 种模型配置，共 16572 次审计且不做训练或微调。
标题与摘要由 AI 辅助生成，事实与观点以原文为准。
推荐理由
做 LLM 代码审计流水线的团队，可以在采信静态分析结论前加一步独立调用，逐条校验工具给出的保证。
来源：arXiv cs.AI / cs.LG 最新 · arxiv.org
本站标题、摘要与推荐理由由 AI 辅助生成；原文版权归来源所有。