論文の概要: Keeping Fuzzers on Duty: Repairing Fuzzing Build Breakages in Continuous Open-Source Fuzzing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.06358v1
- Date: Wed, 04 Nov 2026 11:20:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-06 03:25:58.092809
- Title: Keeping Fuzzers on Duty: Repairing Fuzzing Build Breakages in Continuous Open-Source Fuzzing
- Title（参考訳）: ファジィをダティーに維持する - 継続的オープンソースファジィングにおけるファジィングビルドのブレークスルー
- Abstract要約: OSS-Fuzzのような継続的ファジィプラットフォームは、オープンソースプロジェクトに対して持続的なセキュリティテストを提供する。
OSS-Fuzzでは、統合されたプロジェクトの約20%がビルド障害状態のままであり、ファザーは義務を果たさないままである。
ファズメディック(FuzzMedic)はファズメディックの自動修理装置である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.468208470308305
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Continuous fuzzing platforms such as OSS-Fuzz provide sustained security testing for open-source projects, but long-term build breakages reduce security coverage and waste infrastructure resources. In OSS-Fuzz, around 20% of integrated projects remain in build-failure states, leaving their fuzzers off duty. These failures expose a maintenance gap between platform maintainers, who lack project-specific context, and project maintainers, who often lack fuzzing and infrastructure expertise. Existing program-repair techniques cannot be directly applied because fuzz build breakages span evolving project and infrastructure artifacts and require repeated infrastructure-aware diagnosis. We present FuzzMedic, an automated agent for fuzz build repair. FuzzMedic performs evidence-guided diagnosis across project and fuzzing-infrastructure artifacts. It explores repairs over a repair-state graph (RSG) that records the evolving workspace and build feedback. Branching and rollback enable FuzzMedic to recover from unproductive repair paths during long-horizon debugging. Candidate patches are validated to restore executable fuzz targets rather than merely suppress build failures. We evaluate FuzzMedic on 128 reproducible OSS-Fuzz build failures extracted from 1,820 real-world failures. FuzzMedic achieves a 48.44% repair rate and outperforms three representative program-repair baselines. In real-world use, it produces 29 patches merged into upstream or OSS-Fuzz main branches, including repairs for three failures that had remained unresolved for more than one year and two cases that had never built successfully.
- Abstract（参考訳）: OSS-Fuzzのような継続的ファジィプラットフォームは、オープンソースプロジェクトに対して持続的なセキュリティテストを提供するが、長期的なビルドの中断は、セキュリティカバレッジと無駄なインフラストラクチャリソースを減少させる。
OSS-Fuzzでは、統合されたプロジェクトの約20%がビルド障害状態のままであり、ファザーは義務を果たさないままである。
これらの失敗は、プロジェクト固有のコンテキストを欠くプラットフォームメンテナと、ファジィやインフラストラクチャの専門知識に欠けるプロジェクトメンテナの間に、メンテナンスのギャップを露呈する。
既存のプログラム修復技術は、ファジビルドの破損が進化するプロジェクトやインフラストラクチャアーティファクトにまたがり、繰り返しインフラ認識の診断を必要とするため、直接適用できない。
ファズメディック(FuzzMedic)はファズメディックの自動修理装置である。
FuzzMedicは、プロジェクトやファジィング・インフラクチャのアーティファクトにわたってエビデンスガイドによる診断を行う。
進化しているワークスペースを記録し、フィードバックを構築する、修復状態グラフ(RSG)の修復について調査する。
ブランチとロールバックにより、FuzzMedicは長時間のデバッグ中に非生産的な修復パスから回復できる。
候補パッチは、単にビルド失敗を抑制するのではなく、実行可能なファズターゲットを復元するために検証される。
実世界の障害1,820件から抽出した128件の再現可能なOSS-Fuzzビルド障害に対してFuzzMedicを評価する。
FuzzMedicは48.44%の修復率を獲得し、3つのプログラム・リペアベースラインを上回っている。
実際の使用では、29のパッチを上流またはOSS-Fuzzのメインブランチにマージし、1年以上未解決のままであった3つの障害の修復と、2つのケースを正常に構築した。
関連論文リスト
- From Trace to Fix: Residual Task State in Long-Horizon Agents [48.005521427284584]
TRACE-FIXは、バージョン管理された残タスク状態を中心とした統合リカバリフレームワークである。
我々はLongH-Debugを提案し、ルート原因の属性、検証されたフォールトリカバリ、エンドツーエンドのクローズドループ実行を独立して評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-10-19T04:41:38Z) - EviRepair: Evidence-Driven Agents for Reliable Vulnerability Repair [55.22600943144124]
リポジトリレベルの脆弱性修復のためのエビデンス駆動型マルチエージェントフレームワークであるEviRepairを提案する。
EviRepairは、エージェントが協力して証拠を収集できるようにすることによって、修復プロセスにエビデンスレビューを導入する。
PatchEvalとSecBenchベンチマークの実験は、EviRepairが既存のエージェントベースのベースラインを一貫して上回ることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-10-09T12:22:43Z) - Beyond Fail-to-Pass: Iterative Hardening of Co-Generated Bug Reproduction Tests and Fixes [55.114939648705395]
大規模言語モデル(LLM)は、現実のバグに対して、プログラムの自動修正をますます実用的にしている。
バグ再現テスト(BRT)は、バグレポートを実行可能なバグ固有の信号に変換することで、このギャップを埋めるのに役立つ。
本稿では,ループ内収束基準としてLax信号を用いるコジェネレーションフレームワークであるCoHardenを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-22T07:30:07Z) - AgentDebugX: An Open-Source Toolkit for Failure Observability, Attribution, and Recovery in LLM Agents [83.37969790806069]
LLMエージェントのエラーは、エラーが表面化するステップが原因ではないことが多いため、デバッグが難しい。
Agent DebuggerXはオープンソースのフレームワークで、デバッグをDe Detect, Attribute, Recover, Rerunのクローズドループとして整理する。
コアとなるDeep Debuggerは、グローバルな軌跡理解を通じてマルチターン根本原因診断を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-21T06:21:13Z) - FuzzAgent: Multi-Agent System for Evolutionary Library Fuzzing [8.054484953700365]
ライブラリファジィングはソフトウェアサプライチェーンの強化に不可欠だが、大規模に採用するコストは高い。
本稿では,図書館ファジィングを進化過程に変換するマルチエージェントシステムFuzzAgentを紹介する。
実世界の20のC/C++ライブラリ上で4つの最先端ベースラインに対してFuzzAgentを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-14T06:21:33Z) - EvidenT: An Evidence-Preserving Framework for Iterative System-Level Package Repair [26.445772656438752]
ツール実行からエビデント管理を分離するエビデント修復フレームワークであるエビデントを提案する。
実世界のRISC-Vパッケージビルド障害219件についてEvidenTの評価を行った。
予備実験はaarch64で41.77%、x86_64で46.99%の成功率を達成した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-09T02:29:57Z) - SlopCodeBench: Benchmarking How Coding Agents Degrade Over Long-Horizon Iterative Tasks [55.76734816061826]
我々は20の問題と93のチェックポイントからなる言語に依存しないベンチマークであるSlopCodeBenchを紹介する。
我々は、冗長性、重複コードの割合、構造的侵食という2つの軌道レベルの品質信号を追跡する。
11モデルにまたがるエンドツーエンドの問題を解決するエージェントは存在しない。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-25T19:26:44Z) - PatchIsland: Orchestration of LLM Agents for Continuous Vulnerability Repair [12.850299142100688]
OSS-Fuzzのような継続的ファジィングプラットフォームは、多数の脆弱性を発見した。
既存の自動脆弱性修復(AVR)技術は、連続ファジィングには直接適用されない。
PatchIslandは継続的ファジィパイプラインと密に統合された継続的脆弱性修復(Continuous Vulnerability repair, CVR)システムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-24T14:19:10Z) - Where LLM Agents Fail and How They can Learn From Failures [62.196870049524364]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、複雑なマルチステップタスクの解決において有望であることを示す。
単一ルート原因エラーがその後の決定を通じて伝播する、障害のカスケードに対する脆弱性を増幅する。
現在のシステムは、モジュール的で体系的な方法でエージェントエラーを包括的に理解できるフレームワークを欠いている。
AgentErrorTaxonomyは、メモリ、リフレクション、計画、アクション、システムレベルの操作にまたがる障害モードのモジュール分類である。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-29T18:20:27Z) - An Empirical Study of Fuzz Harness Degradation [24.989253174000922]
510のオープンソースC/C++プロジェクトのためのハーネスを含む,GoogleのOSS-Fuzz継続的ファジィプラットフォームについて検討する。
ハーネスはファザーとプロジェクトの間のグルーコードなので、プロジェクトの変更に適応する必要があります。
我々の分析では、OSS-Fuzzのプロジェクトにおいて、一貫した全体的なファジィザカバレッジの比率が示され、明示的な更新がなくても、ハーネスのバグフィニング能力の驚くべき長寿が示されています。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-09T16:39:20Z) - What Happens When We Fuzz? Investigating OSS-Fuzz Bug History [0.9772968596463595]
我々は2022年3月12日までにOSS-Fuzzが公表した44,102件の問題を分析した。
コードを含むバグの発生時期を推定するために,バグ貢献のコミットを特定し,検出から修正までのタイムラインを測定した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-19T05:15:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。