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在持续模糊测试中幸存的漏洞

尽管OSS-Fuzz对开源项目进行了多年模糊测试,仍有漏洞存在。OSS-Fuzz与OpenSSF合作发现了大量漏洞,但持续的模糊测试并非解决所有问题的灵丹妙药。许多项目在多年测试后仍有严重漏洞,需要人工监督以确保测试覆盖率并编写新的模糊器。

在持续模糊测试中幸存的漏洞

The GitHub Blog
The GitHub Blog · 2025-12-29T22:01:14Z

Pangea Labs研究发现了一种新型网络攻击LegalPwn,该攻击利用生成式AI工具的缺陷,将恶意软件伪装为安全代码,并通过虚假法律声明影响多个主流AI模型。研究指出,AI系统需引入人工监督,避免完全依赖自动化安全分析,以确保安全性。

LegalPwn攻击手法诱使生成式AI工具将恶意软件误判为安全代码

FreeBuf网络安全行业门户
FreeBuf网络安全行业门户 · 2025-08-04T04:31:41Z
播客:利用AI代码生成迁移20000项测试

在本期播客中,Shane Hastie与Slack工程师Sergii Gorbachov讨论了如何将AI与传统编码方法结合,成功在10个月内迁移2万项测试。他们发现仅依靠AI是不够的,仍需人工监督和传统工具。Sergii强调AI是补充工具,开发者的角色转向审查和验证。

播客:利用AI代码生成迁移20000项测试

InfoQ
InfoQ · 2025-06-06T09:00:00Z

该研究解决了中文奖励模型研究中数据集和基准不足的问题,提出了CheemsBench和CheemsPreference工具,强调人工监督在捕捉人类偏好中的重要性,并指出AI生成的数据无法充分反映人类偏好。

Cheems:构建和评估中文奖励模型的实用指南

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-02-24T00:00:00Z
我通过AI代理在15分钟内创建婴儿跟踪网页应用所学到的经验 👶 🤖

作者分享了使用Replit的AI代理创建跟踪新生儿活动的网页应用的经历。通过上传电子表格,AI快速生成了一个简单的CRUD应用,具备数据可视化和用户界面。尽管AI工具在软件开发中展现出潜力,但仍需人工监督以确保准确性。

我通过AI代理在15分钟内创建婴儿跟踪网页应用所学到的经验 👶 🤖

DEV Community
DEV Community · 2025-01-13T04:10:15Z

本研究比较假新闻检测模型的性能,提出了GPT-4辅助标签的数据集。结果表明,BERT在分类任务中表现更佳,而大型语言模型在文本干扰的鲁棒性上更强,强调了AI标注与人工监督结合的有效性。

假新闻检测:基于生成式人工智能标注数据的BERT类模型与大型语言模型的比较评估

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-18T00:00:00Z
使用GitLab Duo进行自动化测试,第二部分:经验教训

本文总结了使用GitLab Duo进行测试生成的经验。通过AI自动化测试,团队提高了开发效率,但在复杂情况下需进行调整。理解代码框架和标准对确保生成代码质量至关重要。GitLab Duo无法完全替代人工测试,仍需人工监督。

使用GitLab Duo进行自动化测试,第二部分:经验教训

GitLab
GitLab · 2024-12-10T00:00:00Z
使用GitLab Duo进行自动化测试,第二部分:复杂测试

本文总结了使用GitLab Duo进行测试生成的经验。通过AI自动化测试,团队提高了开发效率,但在复杂情况下需进行调整。理解代码框架和标准是确保生成代码质量的关键。GitLab Duo不能完全替代人工测试,仍需人工监督。

使用GitLab Duo进行自动化测试,第二部分:复杂测试

GitLab
GitLab · 2024-12-10T00:00:00Z
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