待验证50% 置信观点精确时间
Semgrep、Snyk、Dependabot等传统工具可识别已知漏洞模式，但对业务逻辑层面的安全缺陷力不从心
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/29
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证LLM驱动的漏洞发现工具存在产生'幻觉漏洞'（看似合理但实际不存在的漏洞）的风险69% 相似待验证现有基准测试（如SciBench、CyberGym）存在程序只有一个漏洞的隐含假设，但现实中很难找到只含单一漏洞的程序68% 相似待验证Snyk、GitHub Advanced Security、Semgrep 等工具已在 CI 层面实现漏洞扫描与部分自动修复建议67% 相似待验证有人使用 LLM 分析 curl 源代码后通过 HackerOne 等漏洞赏金平台批量生成看似专业但实际不存在或无法利用的安全漏洞报告65% 相似待验证来源不明的第三方Skill代码可能包含恶意逻辑，属于软件供应链安全领域的供应链攻击风险63% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/959924API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/959924MCP
get_claim(id=959924)