论文：通过偏见注入操纵自动化代码审查

精炼攻击可让ACR流水线在97%案例中放行漏洞

资讯摘要

论文研究LLM自动化代码审查（ACR）中的框架效应，即信息呈现方式影响判断。作者在6个LLM、五种框架条件下验证该效应普遍存在，并在20个真实项目的33个CVE上测试Claude Code与CodeRabbit两条ACR流水线。结果显示模板化攻击无效甚至适得其反，而新提出的LLM辅助精炼攻击成功率达32/33（97%），利用攻击者可反复迭代、防御者仅有一次检测机会的不对称性。

要点速读

1. 论文在6个LLM、五种框架条件下发现框架效应在漏洞检测中系统且普遍存在
2. 在20个真实项目、33个CVE及Claude Code、CodeRabbit两条流水线上评估漏洞重新引入攻击
3. 模板化攻击无效甚至引发怀疑，LLM辅助精炼攻击成功32/33（97%）

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采集于 2026/10/29 08:00:21（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。