综述警示LLM漏洞评估中的AI垃圾与幻觉

一篇被 SiMLA 2026 接收的综述指出，LLM 进入网络安全漏洞评估后产生的“AI slop”——幻觉漏洞、看似合理却错误的补丁、语义重包装的缺陷报告——正像拒绝服务攻击一样加重人工分诊负担。 该综述由 Junchen Ding 等作者发表，梳理了 LLM 在漏洞评估中的推理失败证据，并提出一条通往可信分诊的路径。报道未给出缓解方法的具体效果数据。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。