artifact-evaluation

深度分析

SAFE：以 LLM 情境化靜態分析評估公開研究工件的安全風險

本研究檢視509份公開研究工件，指出現行工件評估偏重可重現性而忽略安全風險。提出SAFE框架，結合靜態分析、程式語意與執行脈絡，並以大型語言模型協助判斷可利用性。結果顯示大量靜態警示並非全部可利用，但約四成常見標示在實務使用下具安全疑慮，SAFE能有效區分實務風險。