【论文速读】| 利用大语言模型在灰盒模糊测试中生成初始种子
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内容提要
本文介绍了SeedMind，一个基于大语言模型的智能种子生成系统，旨在提高灰盒模糊测试的效率。SeedMind通过迭代反馈机制优化测试用例生成，克服了传统方法在复杂输入格式下的局限性。研究表明，SeedMind在生成高质量测试用例方面优于现有方案，推动了模糊测试技术的发展。
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关键要点
- SeedMind是一个基于大语言模型的智能种子生成系统，旨在提高灰盒模糊测试的效率。
- SeedMind通过迭代反馈机制优化测试用例生成，克服了传统方法在复杂输入格式下的局限性。
- 研究表明，SeedMind在生成高质量测试用例方面优于现有方案，推动了模糊测试技术的发展。
- 模糊测试是一种常用的代码漏洞发现技术，灰盒模糊测试融合了白盒与黑盒测试的优势。
- 当前模糊测试技术面临生成高质量初始种子的难题，限制了技术的进一步发展。
- 大语言模型（LLMs）为种子生成带来了新的希望，具备理解和生成复杂模式的能力。
- SeedMind结合LLMs，创新性地解决了传统种子生成的局限，展现出巨大潜力。
- SeedMind在设计上采用了迭代反馈机制，通过反复测试和反馈优化种子生成过程。
- 评估结果表明，SeedMind在生成高质量测试用例方面表现优异，超越了现有LLM解决方案。
- SeedMind的贡献在于提出了一种全新的种子生成方法，推动了模糊测试技术的进步。
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