論文の概要: Large Language Models Based JSON Parser Fuzzing for Bug Discovery and Behavioral Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21806v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 02:28:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 09:40:44.780974
• Title: Large Language Models Based JSON Parser Fuzzing for Bug Discovery and Behavioral Analysis
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルに基づくバグ発見と行動解析のためのJSONパーザファジリング
• Authors: Zhiyuan Zhong, Zhezhen Cao, Zhanwei Zhang,
• Abstract要約: この研究プロジェクトは、テストを強化するためにLLM(Large Language Models)を活用することに焦点を当てている。 主な目的は、オープンソースにおける潜在的なバグの発見にLLMを使用してテストケースとミュータントを生成することである。 根底にあるバグを明らかにし、振る舞いの多様性を発見(そして克服)することを目的としています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Fuzzing has been incredibly successful in uncovering bugs and vulnerabilities across diverse software systems. JSON parsers play a vital role in modern software development, and ensuring their reliability is of great importance. This research project focuses on leveraging Large Language Models (LLMs) to enhance JSON parser testing. The primary objectives are to generate test cases and mutants using LLMs for the discovery of potential bugs in open-source JSON parsers and the identification of behavioral diversities among them. We aim to uncover underlying bugs, plus discovering (and overcoming) behavioral diversities.
• Abstract（参考訳）: ファジィングは、様々なソフトウェアシステムにまたがるバグや脆弱性を明らかにするのに驚くほど成功した。 JSONパーサは現代のソフトウェア開発において重要な役割を担い、信頼性を保証することが非常に重要である。 この研究プロジェクトは、JSONパーサテストを強化するためにLLM(Large Language Models)を活用することに焦点を当てている。 主な目的は、オープンソースのJSONパーサの潜在的なバグの発見とそれらの間の振る舞いの多様性の識別にLLMを使用してテストケースとミュータントを生成することである。 根底にあるバグを明らかにし、振る舞いの多様性を発見(そして克服)することを目的としています。

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