Hacker News 의견

• 해커뉴스 댓글 요약:

  • LLM(대규모 언어 모델)의 특정한 어조에 대한 의견:

    LLM이 로봇 집사처럼 들리는 특정한 어조를 가지는 것은 괜찮지만, 사람들이 LLM처럼 말하기 시작하는 것이 걱정됨.

  • LLM이 생성한 curl 관련 보안 취약점 보고서에 대한 의견:

    처음에는 이전에 본 내용과 중복된 것으로 생각했지만, 실제로는 다른 LLM이 생성한 가짜 보고서임을 발견함.

  • LLM과 버그 현상금 프로그램에 대한 우려:

    LLM이 버그 현상금 프로그램에 제출하는 가짜 보고서로 인해 프로그램 운영이 어려워질 수 있음. 실제 사람과 보안 연구자만 참여할 수 있도록 프로그램을 더 엄격하게 관리할 필요가 있을지도 모름.

  • LLM의 비용 대비 엔지니어링 시간 낭비에 대한 걱정:

    LLM이 소량의 비용으로 많은 양의 가치 있는 엔지니어링 시간을 낭비하게 만드는 것이 우려됨.

  • LLM에 의한 콘텐츠 신뢰성 문제에 대한 통찰:

    글쓰기라는 최소한의 노력을 증명하는 방법이 LLM에 의해 더 많은 노력을 필요로 하는 것으로 변모함. 이는 버그 현상금 프로그램과 CVE 프로세스에 영향을 미치며, 제출 장벽을 높여 결과적으로 더 많은 보안 취약점이 발견되지 않고 수정되지 않을 수 있음.

  • curl 코드에 대한 기술적 분석:

    curl이 사용자 제공 데이터를 사용하지 않고 컴파일 시점에 고정된 크기를 가지므로 길이 검사에 대한 불만이 특히 이상함. 또한, C 언어에 더 익숙한 사람이 keyval 지역 변수의 사용 목적을 설명해 줄 수 있는지 궁금함.

  • LLM의 코드 리뷰에 대한 비판:

    dineshsec / dinesh_b가 Daniel에게 strncpy 사용법을 가르치는 것은 시간 낭비이며, memcpy를 사용하는 것이 strcpy나 strncpy보다 낫다고 주장함. LLM의 권장사항은 실제로 권장하지 않음.

  • 사이버보안 분야의 AI 문제에 대한 의견:

    최근까지 사이버보안은 쓰레기 정보로부터 어느 정도 면역이 있었지만, 이제는 AI가 사기꾼들에게 더 쉽게 속임수를 쓸 수 있게 해주고 있음. 문제는 AI 자체보다는 윤리에 있으며, 보안 보고서가 "합법적"으로 보이기만 하면 통과될 수 있음.