一位安全研究人员花费了1500美元，测试大型语言模型（LLM）是否能够利用一个特意设计的应用程序中的漏洞。实验表明，LLM可以复制人类攻击者的技术，识别并模拟针对常见弱点（如SQL注入和XSS）的利用。这种自动化可以显著加快渗透测试的速度，帮助开发人员更好地保护应用程序免受此类自动化威胁，并可能降低与数据泄露相关的成本。 AI
影响 LLM驱动的自动化可以加速渗透测试，从而更快地发现漏洞并提高应用程序安全性。
排序理由 该集群描述了一项在特定领域（应用程序安全）测试LLM能力的实验，这与研究相符。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- cross-site scripting
- Large Language Models
- LLMs
- security testing
- SQL injection
- vulnerable applications
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