模糊测试

软件漏洞的发现向来是一场与时间的赛跑大模型的引入为模糊测试注入了全新的智慧动力。跳脱传统随机变异的局限，大模型精准的语言和逻辑推理能力正重新定义模糊测试的效率与深度，助力安全团队快速定位潜在威胁，为软件安全提供更强的护盾。针对BusyBox的测试，Asmita等人专门针对在基于Linux的设备上广泛使用的BusyBox，提出了两种方法：利用大模型生成目标特定的初始种子以进行模糊测试，这显著提高了识别崩溃和潜在漏洞的效率；以及“崩溃重用”，利用之前获得的崩溃数据来优化新目标的测试流程。...

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