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  1. TOOL · CL_249542 ·

    新流程揭示了静态分析遗漏的LLM生成代码漏洞

    研究人员发现,在代码的静态分析和实际运行时可利用性之间存在显著差距,尤其是在大型语言模型(LLM)生成的代码中。他们开发了一个三阶段流程,将静态扫描与LLM驱动的推理以及Docker容器中的动态验证相结合。该流程成功识别出相当比例的Python代码样本中存在可利用的漏洞,这些样本最初通过了静态分析,这表明仅靠静态分析不足以确保代码安全。