arXiv cs.AI· Mandana Ghadamian, David Mohaisen·· 10 小时前AI 评分22
从失败中学习：面向 LLM 漏洞分析的失败驱动提示词优化方法
Learning from Failures: A Failure-Driven Prompt Refinement for LLM-Based Vulnerability Analysis
AI 导读
研究提出失败驱动提示词优化方法 FDPR，通过分析 LLM 在漏洞分析中的反复失败模式来指导提示词改进。团队基于 DVJA 识别出误报、漏报、无依据推理和 CWE 误分类等失败模式，并在 Juliet Test Suite 上评估优化后的提示词，同时进行跨模型验证。结果显示该方法提升了 LLM 漏洞分析的可靠性，并提炼出可复用的提示词设计原则。
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