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)隨機變異的局限，大模型精準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，助力安全團隊快速定位潛在威脅，為軟件安全提供更強的護盾。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特定的初始種子以進行模糊測試，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)化新目標的測試流程。...

特別聲明：本頁面標簽名稱與頁面內(nèi)容，系網(wǎng)站系統(tǒng)為資訊內(nèi)容分類自動生成，僅提供資訊內(nèi)容索引使用，旨在方便用戶索引相關(guān)資訊報道。如標簽名稱涉及商標信息，請訪問商標品牌官方了解詳情，請勿以本站標簽頁面內(nèi)容為參考信息，本站與可能出現(xiàn)的商標名稱信息不存在任何關(guān)聯(lián)關(guān)系，對本頁面內(nèi)容所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。站長之家將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。任何單位或個人認為本頁面內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，可及時向站長之家提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明（點擊查看反饋聯(lián)系地址）。本網(wǎng)站在收到上述反饋文件后，將會依法依規(guī)核實信息，第一時間溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。