摘要 — 新技术不断涌现,但人为错误却始终存在。软件供应链日益复杂且相互交织,服务安全已成为确保产品完整性、保护数据隐私和维持运营连续性的重中之重。在这项工作中,我们对有前途的开放式大型语言模型 (LLM) 进行了实验,以应对两个主要的软件安全挑战:源代码语言错误和弃用代码,重点关注它们是否有潜力取代依赖预定义规则和模式的传统静态和动态安全扫描器。我们的研究结果表明,虽然 LLM 呈现出一些意想不到的结果,但它们也遇到了重大限制,特别是在内存复杂性和新的和不熟悉的数据模式的管理方面。尽管存在这些挑战,但积极应用 LLM,再加上广泛的安全数据库和持续更新,仍有潜力加强软件供应链 (SSC) 流程以抵御新兴威胁。索引术语 — 大型语言模型、软件供应链安全、漏洞
条码扫描器光学元件 光源:冷白色照明 LED 扫描方法:CMOS 区域传感器,640 x 480 像素 扫描速率:高达 120 fps 触发模式:手动、自动触发 读取俯仰角:360° 读取倾斜角:± 15° 读取倾斜角:360° 曲率:R ≥ 20 mm (UPC) pcs 0.9 时的最小分辨率:0.2 mm / 7.87 mil 最小。 pcs 值:0.2 视野:水平 74˚,垂直 60˚ 代码 39 的景深:5 - 70 毫米 (0.127 毫米) / 0.19 - 2.76 英寸 (5 mil) 5 - 110 毫米 (0.254 毫米) / 0.19 - 4.33 英寸 (10 mil) 30 - 135 毫米 (0.508 毫米) / 1.18 - 5.31 英寸 (20 mil) 代码 EAN13 的景深:5 - 145 毫米 (0.33 毫米) / 0.19 - 5.71 英寸 (13 mil) 代码 QR 码的景深:0 - 37 毫米 (0.169 毫米) / 0.59 - 1.46 英寸 (6.7 mil) 0 - 105 毫米 (0.381毫米)/0 - 4.13 英寸(15 密耳)