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Syzkaller
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LLM驱动的SyzHarness框架改进Linux内核错误复现
研究人员开发了SyzHarness，一个旨在改进内核漏洞复现的新框架。该系统结合了大型语言模型（LLM）推理和覆盖率引导的模糊测试，以创建参数化模糊测试Harness。然后，这些Harness用于精炼错误关键输入参数，旨在克服现有定向模糊测试和仅LLM生成方法的局限性。
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AI agent kAgent 攻克 Linux 内核崩溃问题
研究人员开发了 kAgent，一个旨在自动解决 Linux 内核崩溃的人工智能代理。与专注于用户空间应用程序的现有基于 LLM 的修复技术不同，kAgent 针对内核开发的独特挑战进行了定制，例如缺乏自然语言错误报告和专门的崩溃伪影。该系统会检查执行日志、生成假设、合成补丁并通过复现进行验证，在 kBenchSyz 基准测试中，在有文件提示的情况下修复率高达 65%。