DIFUZZI:基于 LLM 的差分模糊测试工具,用于代码功能相似性评估
DIFUZZI 是一款差分模糊测试工具,通过引入基于 LLM 的输入生成器合成步骤(迭代验证与修复),自动化构建适配目标程序对的输入生成器,从而降低差分模糊测试的应用门槛。该工具已开源发布,并附有演示视频。
AI 安全方向的论文、会议、比赛、教程与资料,按内容形态筛选,支持搜索。
DIFUZZI 是一款差分模糊测试工具,通过引入基于 LLM 的输入生成器合成步骤(迭代验证与修复),自动化构建适配目标程序对的输入生成器,从而降低差分模糊测试的应用门槛。该工具已开源发布,并附有演示视频。
arXiv:2610.38526(Jonathan F. Jao、Andrew Kyle Lampinen)将自动化 LLM 红队审计建模为以对话历史为状态、judge 分数为奖励的 MDP,提出用束搜索替代纯 auditor 探索对话分支,并训练 "Value Probes"——目标模型激活上的线性探针预测折扣未来审计奖励作为启发式。
arXiv:2610.31937 提出 M³,一个自动化黑盒红队框架,把多轮越狱形式化为有限视界 MDP,攻击者 LLM 根据状态 LLM 生成的紧凑状态选择对话动作来探测目标模型。