大模型协同的软件模糊测试技术

复杂软件的模糊测试在大模型快速发展的当下,已经有了多种自动化测试方案,但受制于大模型的生成模式而存在测试效率低、成本高的问题。本次学术报告结合ProphetFuzz和G2FUZZ两篇算法,分享了大模型协同的软件模糊测试技术,通过在模糊测试的种子生成、测试对象选择、高价值测试目标生成方面应用大模型,形成具备自动化、低成本、高性能的大模型协同fuzz解决方案。

2026033009302293

原创文章,作者:bfs,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2026/03/30/%e5%a4%a7%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e5%8d%8f%e5%90%8c%e7%9a%84%e8%bd%af%e4%bb%b6%e6%a8%a1%e7%b3%8a%e6%b5%8b%e8%af%95%e6%8a%80%e6%9c%af/

(1)
bfsbfs
上一篇 2026年3月23日 下午8:10
下一篇 2026年4月8日 上午11:05

相关推荐

  • 机器合成数据生成与评价方法

    本学术报告系统梳理了机器合成数据生成技术(GAN/VAE/扩散模型)的发展脉络,重点解读了两篇顶会论文——TabDiff(ICLR 2025,面向表格数据的混合型扩散模型)和Fai…

    2026年6月8日
    1.2K
  • 虚拟化云平台异常行为检测方法

    本报告对虚拟化云平台面临的安全威胁与挑战进行介绍,阐述了可用于云平台虚拟机安全检测的系统数据源,重点介绍了利用系统调用序列、系统运行日志的虚拟机异常检测方法,并且概要性介绍了多种序…

    2022年5月9日
    3.2K
  • 数据集不平衡评估方法

    本报告围绕“数据集不平衡程度评估”展开,聚焦于如何科学量化多类数据中的结构性不平衡问题,突破传统以样本比例为核心的评估局限。报告系统回顾了不平衡评估的发展脉络,分析了现有方法在面对…

    2025年7月28日
    3.3K
  • 人工智能模型的谈忘学习方法

    遗忘学习被称为机器遗忘或取消学习,是指机器学习或深度学习系统中先前获取的知识随着时间推移而退化的现象。本次学习报告的主要讲解了两种人工智能模型的遗忘学习方法,遗忘训练数据中的特定样…

    2024年11月5日
    3.5K
  • & Unsorted bin attack

          简单介绍了堆的管理与分配,主要讲述了堆上两种典型的攻击方式,即fast bin attack 和 Unsor…

    2019年1月15日
    3.3K
  • 半监督学习研究综述

    半监督学习(Semi-Supervised Learning,SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题,是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。本次报告首先讲述了半监督学…

    2020年3月3日
    4.1K
  • 深度学习系统的自动化测试简介

    深度学习(DL)在图像分类、语音识别等领域达到或超过了人类水平的性能,且被广泛应用于安全关键领域中(自动驾驶、恶意软件检测等)。然而一些原因(如训练数据偏差、模型过拟合或欠拟合),…

    2020年7月12日
    4.0K
  • 聚类知识及其初始化问题

    聚类学习作为机器学习中最为常用的算法,已经广泛的应用于许多领域。本文主要介绍聚类的一些基础知识,并且以概率聚类模型为例,并讲解一个聚类算法:基于t分布的熵惩罚最大期望算法,使大家对…

    2019年8月24日
    3.5K
  • 主动学习在医学图像分析中的应用

          主动学习也叫做询问学习或最佳实验设计,它是机器学的分支,更人工智能。主要的假设是是否学习算法是可以去选择先要…

    2018年8月20日
    3.0K
  • 域自适应网络框架DANE

    本次报告介绍一种域自适应网络嵌入框架DANE,该框架解决了嵌入空间偏移和嵌入分布偏移的问题。在DANE中,来自多个网络的节点通过一组共享的可学习参数被编码为向量,以便向量共享对齐的…

    2021年3月1日
    3.7K