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弥合二进制盲区:面向npm包中LLM恶意软件分诊的领域知识注入

Databricks研究扫描npm恶意包,发现3.8%捆绑二进制文件,此类包比纯源码包更难被LLM识别,失败率为14.4%对6.2%。测试九个模型发现四种系统性失败模式:合理化、忽视、含糊和虚构。引入能力配置文件注入领域知识后,检测失败率从50%降至4%,消除所有误判为良性的结果,使廉价模型达到昂贵模型的检测精度。

弥合二进制盲区:面向npm包中LLM恶意软件分诊的领域知识注入

Databricks Databricks · 2026-10-16T15:37:00Z
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