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使用大型语言模型分析软件供应链安全故障的实证研究
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究人员评估了大型语言模型（LLMs）在分析软件供应链违规行为方面的能力。他们使用LLMs复制了Cloud Native Computing Foundation（CNCF）成员对69个软件供应链安全违规行为的手动分析，并开发了LLMs的提示。研究结果显示，LLMs能够有效地描述软件供应链违规行为，但不能取代人工分析员。未来的工作可以提高LLMs性能，并研究更广泛的文章和违规行为。
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关键要点
- 研究人员评估了大型语言模型（LLMs）在分析软件供应链违规行为方面的能力。
- 使用LLMs复制了Cloud Native Computing Foundation（CNCF）成员对69个软件供应链安全违规行为的手动分析。
- 根据侵害类型、意图、性质和影响四个维度开发了LLMs的提示。
- 研究结果显示，LLMs能够有效地描述软件供应链违规行为，但不能取代人工分析员。
- 未来的工作可以提高LLMs性能，并研究更广泛的文章和违规行为。
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