研究人员开发了一种新颖的技术，通过故意让大语言模型（LLMs）“醉酒”来识别 Linux 内核代码中的漏洞。该方法包括向 LLMs 输入畸形或对抗性输入，导致它们生成可能揭示越界写入等潜在安全缺陷的错误输出。该方法旨在利用 LLMs 的模式匹配能力进行自动安全审计。 AI
影响 这项技术可以加速发现 Linux 内核等复杂软件中的关键安全漏洞。
排序理由 该集群描述了一种使用 LLMs 查找安全漏洞的新颖研究方法，该方法在一个技术博客文章中提出。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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