待验证50% 置信权衡取舍精确时间

95.8%这一数字所代表的样本分布可能与实际工作中遭遇的漏洞类型存在偏差，难以自动评测的条目往往是逻辑复杂、利用链较长的高危漏洞

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/11

首次发现

来源

OrcaCyber Zero 1.5发布：百万上下文的网络安全专用模型

涉及实体

CVE-Benchconcept OrcaCyber Zero 1.5model

相关事实

待验证一处缺陷数据引入的偏差可以泄漏到看似无关的能力维度，导致模型在欺骗性、顺从性、风险规避等多个独立指标上同时退化76% 相似待验证当测量工具存在系统性偏差时，即便统计方法再复杂，得出的结论也可能是误导性的73% 相似待验证系统性的量级错误比随机错误更隐蔽也更危险，因为答案在数值结构上看起来合理却偏离数量级73% 相似待验证静态分析工具必须在精度和召回率之间做出权衡：过于严格会产生大量误报，过于宽松则会漏掉真实 bug73% 相似待验证绝对偏差通常可通过标定来补偿，而重复性差意味着误差随机不可预测，很难通过校准解决73% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/996933

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/996933

MCP

get_claim(id=996933)