eyeballvul：野外漏洞检测的未来验证基准
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内容提要
研究评估了大型语言模型（LLMs）在漏洞检测中的性能，发现其在简单任务上的准确率超过80%，而在复杂任务中仅不到30%。为提高模型性能，引入了新的数据集PrimeVul，并提出了LLM4Vuln框架以增强漏洞推理能力。研究还指出LLMs在安全风险方面的不足，强调需要更多创新研究以提升代码安全性。
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Q&A
大型语言模型在漏洞检测中的表现如何？
在简单任务中，大型语言模型的准确率超过80%，但在复杂任务中仅不到30%。
PrimeVul数据集的作用是什么？
PrimeVul数据集用于训练和评估代码语言模型在漏洞检测中的性能，解决现有数据集的不足。
LLM4Vuln框架的主要特点是什么？
LLM4Vuln框架通过分离LLMs的漏洞推理能力与其他能力，增强其漏洞推理能力。
如何量化大型语言模型的安全风险？
可以使用BenchmarkName基准来量化LLM的安全风险和能力，评估其在提示注入和代码解释器滥用方面的表现。
LLMs在漏洞检测中存在哪些主要问题？
LLMs在漏洞检测中常出现错误定位和识别漏洞类型的问题，并引入新的安全风险。
False Refusal Rate（FRR）在安全效用权衡中的作用是什么？
FRR用于量化LLMs拒绝不安全请求与响应良性请求之间的权衡，帮助评估安全效用。
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