oss-fuzz-gen

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对许多维护 C、C++、Java 或 Python 库的团队来说，编写模糊测试目标往往是一项费时费力、容易被搁置的杂活。谷歌 OSS-Fuzz 团队推出的这套框架正是要把这件事自动化：它调用多种大语言模型为真实项目生成模糊测试目标，再放到 OSS-Fuzz 平台上运行，并以项目里已有的手写测试目标为基准，逐一评估生成结果能否编译、是否触发崩溃、以及覆盖率提升了多少。这样一来，团队就能用可重复的实验数据判断哪种模型和提示策略真正有效，而不是凭感觉拍板。该框架已经帮助发现了数十个真实漏洞，其中包括 OpenSSL 中一个被标记为 CVE-2024-9143 的越界读取问题，这为安全工程师提供了实实在在的证据，证明大模型生成的模糊测试确实能揪出问题，而不只是制造覆盖率噪音。需要留意的是，它更偏向研究工具，输出的是实验报告而非现成扫描结果，使用时要把它当作批量测试框架来运行。