Un report generato dal modello è un reperto di sicurezza prodotto da un sistema di IA invece che da un ricercatore umano. Può descrivere una vulnerabilità sospetta, una configurazione errata o un percorso di exploit, ma il risultato è affidabile solo quanto l'analisi del modello e i dati che gli sono stati forniti.
Questo è importante perché l'IA può scalare la scoperta delle vulnerabilità e velocizzare la divulgazione, soprattutto in ambienti ad alto volume come il triage del software open source. Tuttavia, l'output del modello può anche essere errato, duplicato o eccessivamente enfatizzato, quindi i difensori devono comunque eseguire una validazione umana prima di applicare patch o di eseguire un'escalation. In pratica, questi report compaiono nelle pipeline di divulgazione opt-in, nell'output degli scanner automatizzati e nei flussi di lavoro SOC che ordinano grandi quantità di avvisi. Gli aggressori possono abusare della stessa idea generando risultati rumorosi o fuorvianti per far perdere tempo ai difensori, il che rende essenziali la verifica e la prioritizzazione.