CVSS v3.1

开源LLM在预测软件漏洞严重性方面展现出潜力

研究人员进行了一项工业案例研究，使用本地可部署的、开源的大型语言模型（LLMs）通过上下文学习来预测软件漏洞的CVSS v3.1分数。该研究将专有数据与Big-Vul数据集进行了比较，发现它们足够一致，可以将Big-Vul用作工业数据的代理。结果表明，中等规模的开源代码模型，特别是CodeLlama2-7B，在由轻量级、输出受限的提示指导下，在CVSS回归方面可以达到与云端模型相当的性能，为工业漏洞分类提供了一种保护隐私的解决方案。