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Snyk Code
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基准测试显示，LLM 在安全审计中的可重复性表现不一
一个名为 Snyk VulnBench JS 1.0 的新基准测试已被开发出来，用于评估大型语言模型 (LLM) 安全审查的可重复性。该基准测试发现，虽然 LLM 的发现结果在不同运行之间可能存在显著差异，但与参考匹配的发现结果显示出更大的稳定性。研究表明，将 agentic LLM 安全审查与 Snyk Code 等确定性静态应用程序安全测试 (SAST) 工具相结合，比单独依赖任何一种方法都能提供更稳健的解决方案。
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大型语言模型在代码安全审查中优于静态分析工具
一项近期基准测试将传统的静态分析工具与用于应用程序代码安全审查的大型语言模型进行了比较，结果显示，像GPT-4.1、Mistral Large和DeepSeek V3这样的大型语言模型在检测漏洞方面，显著优于SonarQube和CodeQL等工具。然而，大型语言模型在精度方面存在不足，会标记出许多不存在的问题，而静态分析工具虽然精度更高，但会遗漏更多漏洞。文章概述了将人工智能集成到安全审查流程中的三种不同方法：基于聊天的模型、基于代理…