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oss-fuzz-gen — Fuzzing potenziato da LLM tramite OSS-Fuzz. | Kitploit
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oss-fuzz-gen

Fuzzing potenziato da LLM tramite OSS-Fuzz.

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1.4k22465 mesi faRevisionato da Kitploit

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Un framework per la generazione e la valutazione di fuzz target

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: Panoramica

I modelli attualmente supportati sono:

  • Vertex AI code-bison
  • Vertex AI code-bison-32k
  • Gemini Pro
  • Gemini Ultra
  • Gemini Experimental
  • Gemini 1.5
  • OpenAI GPT-3.5-turbo
  • OpenAI GPT-4
  • OpenAI GPT-4o
  • OpenAI GPT-4o-mini
  • OpenAI GPT-4-turbo
  • OpenAI GPT-3.5-turbo (Azure)
  • OpenAI GPT-4 (Azure)
  • OpenAI GPT-4o (Azure)

I fuzz target generati vengono valutati con quattro metriche rispetto ai dati più aggiornati provenienti dall'ambiente di produzione:

  • Compilabilità
  • Crash in runtime
  • Copertura in runtime
  • Differenza di copertura per riga in runtime rispetto ai fuzz target esistenti scritti manualmente in OSS-Fuzz.

Ecco un esempio di risultato dell'esperimento del 31 gennaio 2024. L'esperimento ha incluso provenienti da 297 progetti open-source.

Scarica lo strumento
oltre 1300 benchmark

immagine

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.

Utilizzo

Consulta la nostra guida all'utilizzo dettagliata per le istruzioni su come eseguire questo framework e generare report basati sui risultati.

Esecuzione e Valutazione Indipendente degli Agenti

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.

Collaborazioni

Sei interessato a collaborazioni di ricerca o con la community open-source? Non esitare ad aprire una issue o a scriverci: [email protected].

Bug Scoperti

Finora abbiamo segnalato 30 nuovi bug/vulnerabilità trovati da target generati automaticamente creati da questo framework:

ProgettoBugLLMPrompt BuilderTarget oracle
cJSONOOB readVertex AIDefaultFar reach, low coverage
libplistOOB readVertex AIDefaultFar reach, low coverage
hunspellOOB readVertex AIdefaultFar reach, low coverage
zstdOOB writeVertex AIdefaultFar reach, low coverage
gdbmStack buffer underflowVertex AIdefaultFar reach, low coverage
hoextdownUse of uninitialised memoryVertex AIdefault

Questi bug possono essere scoperti solo con target generati di recente. Non erano raggiungibili con i target OSS-Fuzz esistenti.

Attuali principali miglioramenti di copertura per progetto

ProgettoGuadagno di copertura totaleGuadagno relativo totaleRighe totali coperte da OSS-Fuzz-genNuove righe coperte da OSS-Fuzz-genRighe esistenti coperteRighe totali del progetto
phmap98.42%205.75%160111815741120
usbguard97.62%26.04%245505463209793564
onednn96.67%7057.14%5434543477210
avahi82.06%155.90%3358281418053046
pugixml72.98%194.95%9015664634097662
librdkafka66.88%845.57%501944905311169
casync66.75%903.23%117111201241678
tomlplusplus61.06%331.10%4755365211035981
astc-encoder59.35%177.88%272617459812940
mruby48.56%0.00%3449334493071038
arduinojson42.10%85.80%3344180020984276
json41.13%66.51%5051333950208119
double-conversion40.40%88.12%16637798841928
tinyobjloader38.26%77.01%11577179311874
glog38.18%58.69%895331564867
cppitertools35.78%45.07%253151335422
eigen35.38%190.70%264319471021

* "Total project lines" misura il codice sorgente del progetto in esame compilato e collegato dai fuzz target preesistenti scritti manualmente da OSS-Fuzz.

* "Total coverage gain" è calcolato usando come denominatore le "Total project lines". "Total relative gain" è l'aumento della copertura rispetto al vecchio numero di righe coperte.

* Codice aggiuntivo dal progetto in esame potrebbe essere incluso quando si compilano i nuovi fuzz target e comportare aumenti percentuali elevati.

Come Citare Questo Lavoro

Fai clic sul pulsante 'Cite this repository' situato sul lato destro di questa pagina GitHub per i dettagli sulla citazione.

Far reach, low coverage
pjsipOOB readVertex AIDefaultLow coverage with fuzz keyword + easy params far reach
pjsipOOB readVertex AIDefaultLow coverage with fuzz keyword + easy params far reach
gpacOOB readVertex AIDefaultLow coverage with fuzz keyword + easy params far reach
gpacOOB read/writeVertex AIDefaultAll
gpacOOB readVertex AIDefaultAll
gpacOOB readVertex AIDefaultAll
sqlite3OOB readVertex AIDefaultAll
htslibOOB readVertex AIDefaultAll
libicalOOB readVertex AIDefaultAll
croaringOOB readVertex AITest-to-harnessAll
opensslCVE-2024-9143 - OOB read/writeVertex AIDefaultAll
liblouisUse of uninitialised memoryVertex AITest-to-harnessTest identifier
libuclOOB readVertex AIDefaultLow coverage with fuzz keyword + easy params far reach
openbabelUse after freeVertex AIDefaultLow coverage with fuzz keyword + easy params far reach
libyangOOB readVertex AIDefaultAll
openbabelOOB readVertex AIDefaultAll
exiv2OOB readVertex AIDefaultAll
Non divulgatoJava RCE (in attesa di triage del maintainer)Vertex AIDefaultFar reach, low coverage
Non divulgatoRegexp DoS (in attesa di triage del maintainer)Vertex AIDefaultFar reach, low coverage
Non divulgatoOOB readVertex AIDefaultAll
Non divulgatoOOB writeVertex AIDefaultAll
Non divulgatoOOB readVertex AIDefaultAll
Non divulgatoOOB readVertex AIDefaultAll
Non divulgatoUse after freeVertex AIAgent promptAll
5503
glaze34.55%30.06%2920241680366993
rapidjson31.83%148.07%15859586473010
libunwind30.58%83.25%2899134216124388
openh26430.07%50.14%660757511147019123