v2.3 五种 AP 生成方法对比（迭代 gap-fill + deployment_contexts 过滤 + ToolTip 联动）v2.3 交互增强
v2.3 设计要点：每个方法遵循 R1 优先面 → R2 缺口统计 → R3-N 多策略尝试 → 强制 100%。每条 AP 必须 triggerable（deployment_contexts 非空）。三面覆盖必须达到 100%。
v2.5 新增交互：三面对象 hover → ToolTip（fingerprint + full_path + Agent 归属 + code evidence + ontology 映射 + 标签）；AP 行 hover → ToolTip（5 跳 + final_score 拆解）；AP 表格下拉菜单按 InjFace/Taint/SF 单选过滤。
横向对比表
方法详情
M1 · 暴力笛卡尔（context 过滤）
25 × 6 × 23 = 3450 三面笛卡尔积，过滤不可触发 AP
算法：R1 全枚举 → 过滤 triggerable → 强制 100% 补缺
coverage：InjFace 25/25 = 100% · Taint 23/23 = 100% · SF 6/6 = 100%
deployment_contexts：CLI=3450, Web=1725, Relay=1725, Mobile=1725
M2 · SF 中心（迭代 gap-fill）
SF-priority R1 → InjFace gap R2 → Taint gap R3
算法：每个 SF 取 5 AP → 补 InjFace 缺口 → 补 Taint 缺口
coverage：InjFace 25/25 = 100% · Taint 23/23 = 100% · SF 6/6 = 100%
deployment_contexts：CLI=52, Web=21, Relay=21, Mobile=21
M3 · InjFace 中心（迭代 gap-fill）
InjFace-priority R1 → SF gap R2 → Taint gap R3
算法：每个 InjFace 取 2 AP + critical × 2 → 补 SF 缺口 → 补 Taint 缺口
coverage：InjFace 25/25 = 100% · Taint 23/23 = 100% · SF 6/6 = 100%
deployment_contexts：CLI=73, Web=22, Relay=22, Mobile=22
M4 · 故事驱动（迭代 gap-fill）
12 故事 + UI/Harm → InjFace/Taint/SF 三轮 gap-fill
算法：12 真实威胁故事 → R2 SF gap → R3 InjFace gap → R4 Taint gap
coverage：InjFace 25/25 = 100% · Taint 23/23 = 100% · SF 6/6 = 100%
deployment_contexts：CLI=44, Web=16, Relay=16, Mobile=16
M5 · profile 均衡（迭代 gap-fill）
5 profile × N 条 → SF/Taint/InjFace 三轮 gap-fill
算法：PROFILE_TARGETS R1 → R2 SF → R3 Taint → R4 InjFace
coverage：InjFace 25/25 = 100% · Taint 23/23 = 100% · SF 6/6 = 100%
deployment_contexts：CLI=46, Web=22, Relay=22, Mobile=22
v2.5-iterative-context-tooltip-clean · Lead Agent · 2026-07-07