軟件漏洞的發(fā)現(xiàn)向來是一場與時間的賽跑大模型的引入為模糊測試注入了全新的智慧動力。跳脫傳統(tǒng)隨機(jī)變異的局限，大模型精準(zhǔn)的語言和邏輯推理能力正重新定義模糊測試的效率與深度，助力安全團(tuán)隊快速定位潛在威脅，為軟件安全提供更強(qiáng)的護(hù)盾。針對BusyBox的測試，Asmita等人專門針對在基于Linux的設(shè)備上廣泛使用的BusyBox，提出了兩種方法：利用大模型生成目標(biāo)特定的初始種子以進(jìn)行模糊測試，這顯著提高了識別崩潰和潛在漏洞的效率；以及“崩潰重用”，利用之前獲得的崩潰數(shù)據(jù)來優(yōu)化新目標(biāo)的測試流程。...

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