重新思考CyberSecEval：一种基于大型语言模型的评估批判方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究针对网络安全评估中的不足之处，特别是Meta的CyberSecEval方法在不安全代码检测方面的局限性，提出了批判性分析。通过引入大型语言模型（LLM）辅助的方法，本文展示了如何有效评估这些评估工具，从而提升网络安全评估的有效性和可靠性。
该研究批判性分析了Meta的CyberSecEval方法在不安全代码检测中的局限性，并提出利用大型语言模型（LLM）来提升网络安全评估的有效性和可靠性。
