基于深度学习的软件安全检测系统，如同数字化时代的"安检员"，能高效识别软件漏洞。然而，一项名为EaTVul的研究揭示了这一领域的新挑战。EaTVul是一种创新的规避攻击策略，通过修改有漏洞的代码，让基于深度学习的检测系统误判，成功率高达83%至100%。其工作原理包括利用支持向量机找出关键样本、注意力机制识别关键特征、AI聊天机器人生成迷惑性数据，以及模糊遗传算法优化数据欺骗性。这项研究强调了当前软件漏洞检测系统的脆弱性，并呼吁开发更强大的防御机制以应对这类攻击，以保障软件安全。