arXiv · ML· ZhiHong Liu, Shuyao Gao·· 5 小时前AI 评分33
研究揭示 LLM 审计员对静态分析证据的不对称盲从现象
Trusting the Tool: Asymmetric Deference of LLM Vulnerability Auditors to Static-Analysis Evidence
AI 导读
研究通过 16,572 次审计发现，LLM 对静态分析证据存在不对称盲从，虚假保证使漏洞检测率降低多达 19 分，而虚假警报未显著降低准确率。 实验覆盖 916 个 PrimeVul 函数对及 11 种来自 4 家供应商的模型配置，内部注册复制显示虚假保证对判决影响更大（平均不对称性 +0.16）。 研究建议管道在模型依赖前验证工具保证，并采用方向感知方式测量盲从。
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