google/oss-fuzz-genLLM مدعوم بالتشويش عبر OSS-Fuzz.
يولّد هذا الإطار أهداف تعتيم لمشاريع حقيقية بلغات C/C++/Java/Python
باستخدام نماذج لغوية كبيرة متنوعة (LLM) ويقيس أداءها عبر
منصة OSS-Fuzz.
مزيد من التفاصيل متاحة في التعتيم المدعوم بالذكاء الاصطناعي: كسر حاجز اصطياد الأخطاء:
النماذج المدعومة حالياً هي:
تُقيَّم أهداف التعتيم المولّدة بأربعة مقاييس مقابل أحدث البيانات من بيئة الإنتاج:
OSS-Fuzz.فيما يلي نموذج لنتيجة تجربة من 31 يناير 2024. شملت التجربة 1300+ معيار من 297 مشروعاً مفتوح المصدر.
إجمالاً، ينجح هذا الإطار في استغلال النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) لتوليد أهداف تعتيم صالحة (تحقق زيادة غير صفرية في التغطية) لـ 160 مشروعاً بلغة C/C++. بلغت أقصى زيادة في تغطية الأسطر 29% مقارنةً بالأهداف المكتوبة يدوياً الموجودة.
لاحظ أن هذه التقارير ليست عامة، إذ قد تحتوي على ثغرات غير معلنة.
راجع دليل الاستخدام المفصل لدينا للتعليمات حول كيفية تشغيل هذا الإطار وتوليد تقارير بناءً على النتائج.
يمكنك أيضاً تنفيذ أو تقييم وكلاء فرديين دون تشغيل تجارب كاملة، باستخدام إطار تنفيذ الوكلاء المدمج. راجع توثيق الإطار للحصول على تعليمات مفصلة حول كيفية تشغيل وكلاء فرديين أو تسلسل من الوكلاء.
هل أنت مهتم بالتعاون البحثي أو بالتعاون مع مجتمع المصادر المفتوحة؟ لا تتردد في فتح issue أو مراسلتنا عبر البريد الإلكتروني: [email protected].
