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clusterfuzzlite — Solution de fuzzing continue intégrée dans les workflows d'intégration continue (CI) pour trouver des vulnérabilités dans les modifications de code et les exécutions par lots, prenant en charge plusieurs langages et systèmes CI. | Kitploit
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Analyse des VulnérabilitésFuzzingDevSecOps
GitHubgoogle/clusterfuzzlite

clusterfuzzlite

Solution de fuzzing continue intégrée dans les workflows d'intégration continue (CI) pour trouver des vulnérabilités dans les modifications de code et les exécutions par lots, prenant en charge plusieurs langages et systèmes CI.

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53152il y a 6 moisVérifié par Kitploit

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ClusterFuzzLite

ClusterFuzzLite est une solution de fuzzing continu qui s'exécute dans le cadre de workflows d'intégration continue (CI) pour trouver des vulnérabilités plus rapidement que jamais. Avec seulement quelques lignes de code, les utilisateurs de GitHub peuvent intégrer ClusterFuzzLite dans leur workflow et fuzzer les pull requests pour détecter les bugs avant qu'ils ne soient commités.

ClusterFuzzLite est basé sur ClusterFuzz.

Fonctionnalités

  • Fuzzing rapide des modifications de code (pull request) pour trouver les bugs avant qu'ils ne soient fusionnés
  • Téléchargements de cas de test plantant
  • Fuzzing continu de plus longue durée (batch fuzzing) pour trouver de manière asynchrone des bugs plus profonds manqués lors du fuzzing des modifications de code et construire un corpus pour le fuzzing des modifications de code
  • Rapports de couverture montrant quelles parties de votre code sont fuzzées
  • Fonctionnalité modulaire, afin que vous puissiez décider quelles fonctionnalités vous souhaitez utiliser

demo

Langues supportées

  • C
  • C++
  • Java (et autres langages basés sur JVM)
  • Go
  • Python
  • Rust
  • Swift

Systèmes CI supportés

  • GitHub Actions
  • GitLab
  • Google Cloud Build
  • Prow
  • Le support pour d'autres systèmes CI est en cours, et étendre le support à d'autres systèmes CI est facile

Documentation

Lisez notre documentation détaillée pour apprendre comment utiliser ClusterFuzzLite.

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