google/oss-fuzz-genFuzzing potenziato da LLM tramite OSS-Fuzz.
Questo framework genera fuzz target per progetti reali C/C++/Java/Python con
vari Large Language Models (LLM) e li valuta tramite la
piattaforma OSS-Fuzz.
Maggiori dettagli disponibili in AI-Powered Fuzzing: Breaking the Bug Hunting Barrier:
I modelli attualmente supportati sono:
I fuzz target generati vengono valutati con quattro metriche rispetto ai dati più aggiornati provenienti dall'ambiente di produzione:
OSS-Fuzz.Ecco un esempio di risultato dell'esperimento del 31 gennaio 2024. L'esperimento ha incluso oltre 1300 benchmark provenienti da 297 progetti open-source.
Nel complesso, questo framework riesce a sfruttare con successo gli LLM per generare fuzz target validi (che producono un aumento di copertura diverso da zero) per 160 progetti C/C++. L'aumento massimo della copertura per riga è del 29% rispetto ai target esistenti scritti manualmente.
Tieni presente che questi report non sono pubblici poiché potrebbero contenere vulnerabilità non ancora divulgate.
Consulta la nostra guida all'utilizzo dettagliata per le istruzioni su come eseguire questo framework e generare report basati sui risultati.
Puoi anche eseguire o valutare singoli agenti senza avviare esperimenti completi, utilizzando il framework integrato di esecuzione degli agenti. Consulta la documentazione del framework per istruzioni dettagliate su come eseguire singoli agenti o sequenze di agenti.
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