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Mario Rodriguez Bejar
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FunFuzz 框架使用 LLM 提高编译器模糊测试效率
研究人员开发了 FunFuzz，一个利用大型语言模型（LLM）生成结构化输入进行软件测试的新型进化模糊测试框架。该框架通过采用多岛屿方法，结合并行搜索和有前景候选者的定期迁移，解决了 LLM 驱动的模糊测试对提示初始化的敏感性问题。FunFuzz 使用反馈引导选择来调整提示，并根据编译器覆盖率和失败信号来优先考虑候选者，在对 GCC 和 Clang 的测试中展示了改进的覆盖率和独特失败触发输入的发现。
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新的红队测试方法ContextualJailbreak绕过了LLM安全对齐
研究人员开发了ContextualJailbreak，这是一种旨在发现大型语言模型漏洞的进化红队测试策略。这种黑盒方法使用模拟的多轮对话和分级危害评分来指导其寻找越狱攻击。该方法在多个开源模型上实现了100%的攻击成功率，并表现出对闭源前沿模型的显著可迁移性，尽管在不同提供商之间的鲁棒性存在显著差异。