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arXiv · 区块链与交易研究· Liu, ZhiHong, Gao, Shuyao·· 4 天前

研究:LLM漏洞审计器对静态分析假保证存在不对称顺从

Trusting the Tool: Asymmetric Deference of LLM Vulnerability Auditors to Static-Analysis Evidence

内容摘要

作者预印本研究了LLM结合静态分析审计C/C++漏洞时对证据的依赖,覆盖PrimeVul的916对函数、四家厂商11种模型配置共16,572次审计。结果显示真证据仅小幅提升准确率(+0.02),而假保证使真实漏洞检出率最多下降19个百分点,假警报则未显著降低准确率且更常被质疑;在7个新模型上的复现确认了这种不对称性(均值+0.16,95% CI +0.10至+0.24)。单独调用核验每条声明并展示被驳回内容,在预设测试中使假保证下的准确率提升12个百分点(p=0.002),但第二个模型增益较小且不显著。研究为预印本,尚未经过同行评审。

来源:arXiv · 区块链与交易研究 · arxiv.org

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