Skip to content
Hot eventLive

DITTO：面向Pickle预训练模型的上下文感知扫描器

1 reports1 sources3 hr ago updated

Get the story

AI overview

2026年10月9日，arXiv软件工程方向发布论文，提出DITTO——首个面向Pickle格式预训练模型（PTM）的基于栈的上下文感知扫描器，用于软件供应链安全审计。研究对10,000+ Hugging Face仓库进行分析，发现9.3%仍依赖Pickle格式。在包含959个良性、92个恶意模型的PickleBench基准上，DITTO实现100%扫描覆盖率、0%漏报率、0.7%误报率，F1达0.966，显著优于现有扫描器。

Generated from reports · updated 3 hr ago

LatestOct 9
论文发布DITTO扫描器，在PickleBench上实现100%覆盖率、0%漏报率、F1达0.966。

Timeline

Follow the coverage from different angles.

Oct 9, 2026
  1. arXiv · Software Engineering
    DITTO：面向 Pickle 预训练模型的上下文感知扫描器

    论文提出 DITTO，首个面向 Pickle 格式预训练模型（PTM）的基于栈的上下文感知扫描器，用于软件供应链安全审计。对 10,000+ Hugging Face 仓库的分析显示 9.3% 仍依赖 Pickle；在含 959 个良性、92 个恶意模型的 PickleBench 上，DITTO 实现 100% 扫描覆盖率、0% 漏报率、0.7% 误报率，F1 达 0.966，显著优于现有扫描器。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 9）·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct9Oct9Oct9Oct9

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.