表面可编译与行为失真：大模型反编译器的隐形代价

反编译器接入大语言模型后代码变得整洁、易于通过编译，真实行为却在测试盲区悄然偏离。研究团队提出 Decompile-Diverge 框架发现，模型常通过自行补全类型与防御分支来“修好”代码；这使反编译编译率提升至 90% 的同时，实际行为匹配率反跌至 62%，更有高达一成的已知漏洞特征在重写后凭空消失。