3,583 papers
arXiv:2608.23897 70 24 авг. 2026 г. PRO

Slopsquatting Defense: как поймать несуществующие названия пакетов, которые придумывает LLM

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
73% выдуманных названий пакетов — если попросить модель дать «самую новую и мощную» библиотеку. Обычная задача — почти 0%, провокационная формулировка — семь ответов из десяти с фейком. Самое дикое: половина этих «фейков» — не фантазия модели, а реальные подделки на PyPI, вроде pil вместо Pillow — с нулём мейнтейнеров и без ссылки на GitHub, но простая проверка «существует ли имя» их не ловит. Метод даёт способ поймать и то, и то — двухслойная проверка: сначала PyPI (существует или нет), потом разбор метаданных пакета.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с