fuzzingbrain/fuzzingbrain-benchA benchmark for LLM-driven bug discovery: 77 challenges across 43 open-source projects (C/C++/Java).
一个用于在 43 个开源项目（C / C++ / Java）中的 77 个真实零日漏洞上，对 LLM 驱动的漏洞复现进行基准测试的平台。
每个挑战只给智能体提供模糊测试 harness（目标）以及漏洞版本的项目源码——没有补丁、没有修复提交、没有目标行。智能体必须自行发现一个能够在 sanitizer 下重新触发故障的输入。每个评分都是确定性的（没有 LLM 作为裁判），并且在镜像内、离线完成：候选输入会通过挑战容器中内置的官方 sanitizer 插桩 harness 运行，并根据智能体触发的不同崩溃进行评分。所有操作都在本机完成，无需启动任何服务。
| 挑战 | 项目 | 语言 | 评分器 |
|---|---|---|---|
| 77 个端到端 | 43 | C · C++ · Java | 确定性——镜像内、离线 |
镜像或本仓库中的任何内容都不会泄露漏洞信息——挑战以中性别名命名（<project>-NN，例如 avro-03），答案密钥（PoC、预期故障、修复构建）也不在其中：它们由维护者保管。
浏览全部 77 个： tools/sealed/CHALLENGES.md。
git clone https://github.com/fuzzingbrain/FuzzingBrain-Bench
cd FuzzingBrain-Bench
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate # 推荐（在 Debian/Ubuntu 上必需，PEP 668）
pip install -e . # 需要 Python ≥ 3.10 和 Docker
# 将你的模型密钥放入 ./.env —— 每次运行自动加载，无需 export
cat > .env <<'EOF'
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
OPENAI_API_KEY=sk-...
GEMINI_API_KEY=...
DEEPSEEK_API_KEY=sk-...
EOF
fb-bench list # 77 个挑战（按别名）
fb-bench models # 支持的模型 + 已加载的密钥
（./.env 会被自动读取；直接使用 export ANTHROPIC_API_KEY=... 也可以。）
在每个新 shell 中重新执行
source .venv/bin/activate。或者跳过 venv，使用pip install --break-system-packages -e .（不推荐）。
fb-bench run 会拉取公开的挑战镜像，在宿主机上驱动智能体循环（调用你的模型 API），并在该镜像内部对每个候选输入进行评分——无需网络，无需访问任何外部服务。只需要 Docker 和你的模型密钥即可，运行会统计智能体找到的不同崩溃——崩溃的身份由其 sanitizer 故障类型加上顶部栈帧决定，因此同一故障被触发二十次只计一次。
默认的
--arm api只需要上述条件。--arm codex和--arm claudecode后端需要额外的供应商 CLI——可选，需单独安装（绝不包含在pip install -e .中）；参见 §4。
# Claude 系列（haiku 最便宜/最快；更难的运行可换成 opus/sonnet）
fb-bench run avro-03 --model claude-haiku-4-5
# GPT 系列
fb-bench run avro-03 --model gpt-5.5
# Gemini 系列
fb-bench run avro-03 --model gemini-3.1-pro-preview
# DeepSeek 系列（OpenAI 兼容端点；需要 DEEPSEEK_API_KEY）
fb-bench run avro-03 --model deepseek-v4-flash
模型：claude-haiku-4-5 · claude-sonnet-4-6 · claude-opus-4-8 ·
gpt-5.5 · gpt-5.4 · gpt-5 · gemini-3.1-pro-preview · gemini-2.5-flash ·
deepseek-v4-pro · deepseek-v4-flash
（任何目录 ID 都可以通过 --model 使用；参见 fb-bench models）。
fb-bench run 可以接受一个或多个漏洞、一个或多个模型。单次运行只是一个大小为 1 的矩阵，因此没有单独的“扫描”命令：
# 推荐的完整运行：一个模型跑整个语料库，命名输出，保留 PoC（默认）
# 供后续检查。除非传入 --stop-on-crash，否则智能体会在首次崩溃后继续寻找更多崩溃
fb-bench run all --model claude-haiku-4-5 --output run1 --max-turns 100
# 精选的跨模型阵容，所有挑战，4 个单元并行
fb-bench run all --model default-lineup --output sweep1 --jobs 4
# 几个漏洞，每个 3 个样本
fb-bench run avro-03,jq-01 --model gpt-5.5 --samples 3 --output probe
# 仅重新打印现有运行的排行榜
fb-bench run all --model claude-haiku-4-5 --output run1 --report-only
<bugs> 是一个别名、逗号列表或 all；--model 是一个 ID、逗号列表、default-lineup 或 all。结果保存在 output/<name>/<bug>/<model>/seed-N/（score.json、episode.jsonl、transcript.jsonl、cost.json、精简后的 traj.md）；运行结束时打印排行榜。--output 接受一个裸名称（嵌套在 output/ 下）或一个路径（按原样使用）。每次运行都有自己的文件夹：省略 --output 则保存在 output/run_<timestamp>；如果指定的文件夹已存在，则会新建 而不是继续写入——因此两次运行绝不会共享结果（ 是唯一的读取方式，直接打开现有文件夹）。
run，用 --arm 选择后端三种智能体后端共享一个入口。--arm 选择由哪个后端驱动挑战；其他所有内容（<bugs>、--jobs、--samples、--output、每次运行的文件夹、排行榜）在所有模式下完全相同。
fb-bench run avro-03 --model gpt-5.5 # --arm api（默认）：供应商模型
fb-bench run avro-03 --arm codex # OpenAI codex CLI（默认 gpt-5.5）
fb-bench run avro-03 --arm claudecode --model sonnet --auth sub # Claude Code CLI
fb-bench run all --arm codex --jobs 4 # 整个语料库，批量处理
--arm codex 通过 bench MCP 服务器驱动 OpenAI 的 codex exec。
--model 设置 codex 模型（默认 gpt-5.5），通过其 config.toml 固定。--arm claudecode 驱动 Claude Code CLI。--model 选择 claude 模型
（sonnet/opus/haiku）。两个供应商模式都接受 --auth {api,sub}：api = 供应商 API 密钥
（OPENAI_API_KEY / ANTHROPIC_API_KEY，按量付费，无节流），sub = 订阅登录
（codex：ChatGPT Plus/Pro/Business/Edu/Enterprise 套餐；claudecode：claude.ai OAuth）。默认是 auto——当 API 密钥存在时优先使用 api，否则回退到 sub。
这些是可选的额外组件，不会由 pip install -e . 安装。
默认的 --arm api 永远不需要它们。只安装你要运行的模式对应的 CLI（两者都需要 Node）：
# --arm codex → OpenAI Codex CLI。登录一次，与你使用的 --auth 匹配：
npm install -g @openai/codex
# --auth api（当设置了 OPENAI_API_KEY 时默认）：
printenv OPENAI_API_KEY | codex login --with-api-key
# --auth sub（需要 ChatGPT Plus/Pro/Business/Edu/Enterprise 套餐；免费
# ChatGPT 账户无法使用 codex 模型）：
codex login # 使用你的 ChatGPT 套餐登录
# --arm claudecode → Claude Code CLI。
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# --auth api（当设置了 ANTHROPIC_API_KEY 时默认）：无需操作
# --auth sub：一次性 claude.ai OAuth 登录
claude
智能体获得模糊测试 harness 和漏洞版本的项目源码——没有描述、没有补丁、没有修复提交、没有目标行。它必须冷启动找到一个崩溃输入。回合预算为 100，每个 episode 的墙钟时间为 1800 秒；episode 不会在首次崩溃时停止，而是继续寻找更多不同的崩溃，直到其中一个预算耗尽。
构建所依据的 sanitizer，以及该 sanitizer 一般故障族的描述，是会披露的——真正的审计人员总是能从自己的构建中知道这些。具体的崩溃类别永远不会说明，因为那正是被测试的能力。
不同崩溃，按难度加权。 崩溃的身份由其 sanitizer 故障类型加上顶部三个应用帧决定，因此同一故障被触发二十次只计一次，并且同一挑战中不同样本的重复会合并为一个。
崩溃必须可复现。 每个候选输入都会在镜像内运行 3 次，只有在这三次都触发故障并且每次都在同一位置时才会计分。单次执行无法区分真正的缺陷与竞态条件、依赖 ASLR 的溢出或分配器巧合。只在部分轮次触发故障的输入会返回 flaky_rounds；每轮都触发但位置不同的输入会返回 flaky_location。两者都不计分，run_poc_on_harness 会报告 crashed_rounds / total_rounds / distinct_crashes，以便智能体了解原因。
每个挑战都带有一个来自冻结表（fbbench/report/difficulty.json）的难度系数 D（1–5），该表由固定的 3 模型专家组一次性测量得出。D 由两个事实决定：专家组中有多少人成功触发了该挑战的崩溃，以及成功者获得崩溃的容易程度。
D5 没有人触发崩溃
D4 最多一半专家组成功，且没有人获得超过 2 个
D3 其他所有情况
D2 至少一半专家组成功，且有人获得 3 个或更多
D1 每个模型都至少触发了一次崩溃
模型的得分是 min(crashes, 3) × D 在其运行的所有挑战上的总和。上限防止单个潜在缺陷产生八个签名从而淹没其他挑战。分母是运行范围的：7 个挑战的运行按这 7 个计分，因此部分扫描仍能报告真实比例——但不同挑战集上的两次运行不可比较，当一次扫描中的模型覆盖了不同集合时，摘要页面会说明这一点。
该表是故意冻结的。一次运行不能推导出它随后被评分的标度，静默重新计算会移动所有历史分数。冻结后添加的挑战没有系数，会报告为未评分而不是零分。
判断一个崩溃是否是挑战所围绕的那个缺陷，需要答案密钥——PoC、记录的故障、修复提交处的构建——而任何镜像都不包含这些。因此，一次运行可以告诉你某个输入崩溃了，以及该崩溃是否是它之前未产生过的，但不能告诉你它是否以正确的方式崩溃。
fb-bench run <bugs> \
--model gpt-5.5 \ # 一个 ID、逗号列表、default-lineup 或 all
--max-turns 100 \ # 每个 episode 的回合预算
--timeout 1800 \ # 每个 episode 的墙钟秒数
--jobs 4 \ # 并行运行 N 个单元
--samples 3 \ # 重复每个 (model, bug) N 次
--output my-experiment \ # 结果保存在 output/my-experiment/ 下（名称或路径）
--no-preserve-pocs \ # 评分后的 blob 默认保留；传入此参数则丢弃
--stop-on-crash # 在首次崩溃时结束；默认关闭，因此
# episode 会继续寻找更多不同的崩溃
无需任何 LLM 即可对手工制作或外部（AFL++ / libFuzzer / honggfuzz）PoC 进行评分——评分器与供应商无关：
fb-bench grade <alias> my-input.bin # -v 查看证据
每个挑战都是一个公开的、无答案的 Docker 镜像。智能体通过 MCP 服务器（setup / exec / run_poc_on_harness）与其交互；run_poc_on_harness() 将候选输入通过 sanitizer harness 运行，只返回 harness 打印的内容以及该崩溃是否是该 episode 已经产生过的——绝不返回答案密钥。
docker.io/osanzas/fbbench-challenge-<alias>:latest # 每个挑战一个镜像
一个镜像、一个标签，并且它自我评判。它携带了从其已包含的源码构建的 sanitizer 插桩 harness、崩溃签名规则，以及一个可以评分的预构建 mcp-server，因此运行完全不需要网络。它不携带的是任何答案：没有参考 PoC、没有预期故障、没有修复提交处的构建、没有任何指明缺陷位置的内容——harness 是从镜像本来就发布的源码编译的，因此对阅读者来说，这个镜像并不比该源码本身更有价值。密封架构和无答案验证器位于 tools/sealed/——任何人都可以审计镜像不包含答案密钥：
python tools/sealed/verify_sealed.py --only avro-03
bugs/<project>/<alias>/ 一个挑战：模糊测试 harness + 中性元数据
（项目、语言、sanitizer、harness 接口）
fbbench/ CLI + 运行引擎 + codex / claude-code 模式
tools/sealed/ 挑战索引 + 无答案镜像验证器
答案工件（PoC 输入、预期故障密钥、修复提交处的构建）不在本仓库中，也不在镜像中——它们由维护者保管。这就是为什么一次运行可以告诉你某个输入崩溃了，以及该崩溃是否是它之前未产生过的，但不能告诉你它是否以正确的方式崩溃。
MIT。参见 LICENSE。
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