AITP
精选全部 AI 动态AI 日报Agent 接入关于更新日志信源提报反馈
登录 / 注册
AITOP

Fine-tuning

共 1 条相关 AI 资讯
6月19日
10:38
10:38官方一手arXiv: DeepSeek@Arastoo Zibaeirad, Marco Vieira
精选
研究提出CWE-Trace框架,基于834个手动整理的Linux内核样本(覆盖74个CWE)评估LLM的漏洞检测能力。实验发现数据污染对性能无实质帮助:84%的污染样本不携带可用记忆信号。微调仅改变输出阈值(DFI范围-85.5至+94.8 pp),而不改变底层决策策略,模型在历史数据和截止后数据上表现一致。最佳检测准确率仅52.1%(高出随机2.1个百分点),CWE排名Top-1准确率低于1.3%,表明当前LLM缺乏可靠的安全推理能力。
论文CWE-TraceLinux内核漏洞检测推理模型Fine-tuning

推荐理由:这篇论文用800多个Linux内核漏洞样本做了严谨测试,发现LLM微调后只是改分数线,不是真懂安全。检测率刚过50%,别指望它们当安全审计员。
原文
精选全部日报登录