根本信息
论文标题: Harnessing Large Language Models for Seed Generation in Greyb0x Fuzzing
作者: Wenxuan Shi, Yunhang Zhang, Xinyu Xing, Jun Xu
作者单位: Northwestern University, University of Utah
关键词: Greyb0x fuzzing, Large Language Models, Seed generation, Test case generation
原文链接：https://arxiv.org/abs/2411.18143
开源代码：暂无
论文简介
在当今的软件测试领域，灰盒含糊测试已然成为发现软件弊端的一项常用且关键的技能，它巧妙地在探索服从与深度之间找到了平衡点。然而，只管诸多研究都着力于对含糊测试技能举行改进，高质量初始种子的紧张性却常常被忽略，而究竟上它在整个测试流程中起着基石般的作用。现阶段，已有的种子生成方法存在诸多局限，尤其在面临具有非标准或自界说输入格式的程序时，更是显得力有未逮。
随着技能的发展，大语言模型（LLMs）横空出世，在多个领域显现出了亘古未有的超强能力，其对复杂模式的明白与生本钱领令人瞩目。在此背景下，SeedMind 应运而生，这是一个借助大语言模型（LLMs）来增强灰盒含糊测试的智能种子生成系统。与传统方法大相径庭的是，SeedMind 并非直接生成测试用例，而是运用 LLMs 来打造测试用例生成器。它接纳迭代式的反馈驱动过程，在这一过程中，依据每一轮反馈持续优化调整，渐渐精细打磨测试用例的生成策略，力图全方位提高代码覆盖率的深度与广度。
通过对大量现实世界应用程序展开广泛且深入的评估，相干研究结果有力地表明：SeedMind 可以或许高效且有效地借助 LLMs 生成高质量的测试用例，在弊端发现服从方面，更是乐成逾越了现有的基于 LLM 的同类解决方案，为软件弊端挖掘开发了一条全新且高效的路径。
研究背景
在软件安全保障领域，含糊测试（Fuzzing）是一种常用的代码弊端发现技能，其核心是向目标程序输入大量随机或特定格式的数据，以此触发潜伏弊端。随着技能发展，灰盒含糊测试成为主流，它融合了白盒与黑盒测试的优势，能高效地发现潜伏弊端。
然而，当前含糊测试技能虽有进展，但生成高质量的初始种子仍是一大难题，限制了技能的进一步发展。已往研究多聚焦于提升含糊测试服从，如收缩测试周期、优化资源利用等，却忽视了如何生成更具代表性的输入种子。这导致面临具有复杂输入格式或定制化数据需求的程序时，传统方法结果不佳，难以满足软件测试需求。
近年来，大语言模型（LLMs）蓬勃鼓起，为种子生成带来盼望。LLMs 通过对海量数据的学习，具备明白和生成复杂模式的能力，为种子生成拓展了更多可能。在此背景下，SeedMind 应运而生，它创新性地联合 LLMs，直击传统种子生成的局限，显现出巨大潜力，有望重塑软件弊端检测格局。
题目与挑战
只管 SeedMind 借助大语言模型（LLMs），在一定程度上改善了灰盒含糊测试里的种子生成题目，然而在其计划与实行进程中，依旧不可避免地遭遇诸多挑战。
其一，程序的输入格式繁杂多样，而且大多并非标准化形式，这无疑给有效种子的生成增加了极大难度。传统方法通常要基于对输入格式的精准把控来运作，一旦面临自界说或是未知的输入格式，其生成适配种子的能力就显得极为单薄。
其二，LLMs 在数据生成环节存在上下文窗口受限的题目。当语言模型着手生成较长文本时，只能在局促的上下文窗口内完成操作，如此一来，生成的测试用例在语法或语义层面，便很有可能与现实应用需求存在偏差。所以，怎样应对输入格式的多样性，以及如何突破上下文的限制，已然成为 SeedMind 系统开发进程中的关键要点。
其三，生成的种子不光要切实有效、符合规范，还得契合含糊测试的进展性需求。由于含糊测试每一轮都需依据先前的结果持续推进优化，这便对种子生成系统提出了更为严苛的实时性以及反馈要求。
计划与实行
为了解决上述挑战，SeedMind在计划上接纳了一种创新的迭代反馈机制。这一机制允许系统通过反复的测试和反馈，不断优化种子的生成过程。具体来说，SeedMind通过将大语言模型与反馈回路联合，确保了每次生成的测试用例都可以或许根据当前的测试进展举行调整和优化，从而提高了种子在后续测试中的适用性。
在实现上，SeedMind起首创建了一个智能种子生成器，它可以或许通过学习大量的程序输入数据，从中推断出合适的种子数据。与传统方法不同，SeedMind并不是直接生成完整的测试用例，而是生成一个测试用例的生成器，进而通过进一步的迭代和调整，确保生成的种子可以或许更好地触发潜伏的弊端。
研究评估
SeedMind的有效性通过对多个现实应用程序的广泛测试举行了验证。评估结果表明，SeedMind在生成高质量的测试用例方面，显现出了比现有LLM解决方案更强的优势。具体来说，SeedMind可以或许在大多数测试场景中显著提高弊端发现的服从，且其生成的测试用例质量与人工生成的种子相称，甚至在某些情况下超过了人工种子的结果。
通过对比不同种子生成方法的性能，SeedMind不仅提升了覆盖率，还提高了错误触发的精确度，这使得其在现实应用中的代价尤为突出。尤其是在处理具有复杂输入格式的程序时，SeedMind表现出了亘古未有的灵活性温顺应性，展示了LLMs在这一领域的巨大潜力。
论文结论
本论文的贡献在于提出了一种全新的种子生成方法——SeedMind，该方法基于大语言模型（LLMs），并通过创新的反馈机制，解决了传统种子生成技能的局限性。实行结果表明，SeedMind在多个现实测试中表现出色，其生成的种子在质量和服从上均逾越了现有的基于LLM的解决方案。
总体而言，SeedMind不仅推动了含糊测试技能的进步，也为LLMs在网络安全领域的应用开发了新的方向。将来的研究可以继续在此基础上举行拓展，比方通过更高效的模型架构和更广泛的测试集，进一步提升种子生成的精确性和覆盖范围。
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。 |
