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oss-fuzz-gen

使用AI生成并评估C/C++项目的模糊测试目标

该框架利用大型语言模型生成并评估真实世界的C/C++项目的模糊测试目标,并通过OSS-Fuzz平台进行基准测试。支持的模型包括OpenAI GPT系列和Gemini系列。评估指标涵盖可编译性、运行时崩溃、运行时覆盖率和与现有人类编写目标的差异。最新实验显示,生成的模糊测试目标显著提升了代码覆盖率,并发现了多项新漏洞。详细使用指南和合作信息,请参见项目页面。

oss-fuzz - 开源软件持续模糊测试项目
GithubOSS-Fuzz安全漏洞开源软件开源项目持续模糊测试模糊测试
OSS-Fuzz是一个开源软件持续模糊测试项目,结合现代技术和分布式执行提高软件安全性和稳定性。支持多种编程语言和测试引擎,已发现并修复大量安全漏洞和bug。该项目为开源社区提供安全工具,持续改进软件质量。
ps-fuzz - 加强生成式AI应用的安全评估工具
GenAIGithubLLMPrompt Fuzzer动态测试安全评估开源项目
Prompt Fuzzer 是一个开源工具,用于评估和强化生成式人工智能(GenAI)应用的系统提示安全性。它通过模拟各类基于大型语言模型(LLM)的动态攻击,提供详细的安全评估,帮助识别并修复潜在漏洞。该工具根据应用的独特配置和领域调整测试,并提供一个交互式的 Playground 界面,便于迭代改进系统提示。Prompt Fuzzer 还支持多线程测试和多种 LLM 提供商的集成,确保全面的测试覆盖。其高效功能,使其成为开发高安全性 GenAI 应用的关键工具。
fuzz4all - 大语言模型驱动的通用模糊测试框架
Fuzz4AllGithubLLM开源项目模糊测试自动提示软件测试
Fuzz4All是一个基于大语言模型的通用模糊测试框架。它利用LLMs生成和变异多样化的测试输入,适用于各种编程语言。该项目创新性地引入自动提示技术和LLM驱动的模糊测试循环,实现了针对多种语言和特性的通用测试。Fuzz4All支持自动生成任意输入,提供灵活的配置选项和详细的输出分析,为软件测试和安全研究领域提供了有力支持。
EnvFuzz - Linux环境全面模糊测试工具
EnvFuzzGUI应用Github开源项目模糊测试环境交互系统调用
EnvFuzz是一款针对Linux用户模式软件的全面模糊测试工具。它通过记录和重放环境交互,能够测试包括网络服务、GUI应用、编辑器、编译器和数据库在内的多种程序。EnvFuzz自动模糊测试所有输入源,包括常被忽视的用户交互,无需配置即可对二进制文件进行测试。这种方法有助于发现传统模糊测试难以检测的bug,为软件安全测试提供了新的解决方案。
GPT_Vuln-analyzer - AI智能漏洞分析工具,支持网络、DNS及子域名检测
AI模型CLI界面GPT_Vuln-analyzerGUI界面Github开源项目漏洞分析
GPT_Vuln-analyzer是一个用于漏洞分析的智能工具,支持网络扫描、DNS枚举和子域名检测,通过CLI和GUI接口进行操作。集成OpenAI、Bard API、Llama AI等多种AI模型,以及nmap和dnsresolver等Python模块,提供高效且准确的分析。详细的使用指南和模块集成指导,支持多操作系统,能够满足多种安全测试需求。
syzkaller - 自动化跨平台内核模糊测试工具
Githubsyzkaller代码覆盖率内核模糊测试开源项目操作系统安全
syzkaller是一个开源的无监督覆盖率引导内核模糊测试工具,支持FreeBSD、Fuchsia、gVisor、Linux等多种操作系统。它通过自动化测试发现内核漏洞,提高系统安全性。该项目不仅提供详细文档和多平台支持,还鼓励社区参与。作为内核安全研究的重要工具,syzkaller已在多个操作系统中成功发现内核漏洞,为提升系统安全性做出重要贡献。
AI-TDD - GPT驱动的测试驱动开发工具,自动生成验证通过的代码
AI + TDDBunGPTGithub前端测试开源项目测试驱动开发
AI-TDD项目使用GPT技术,通过编写测试用例自动生成代码,实现高效测试驱动开发。简单易用的命令行安装和配置,使AITDD能够无缝集成到现有开发流程中,支持Jest和Testing Library等前端测试框架。AI-TDD使用OpenAI最新GPT模型,确保代码的准确性和合规性,实现自动化测试验收。
hackingBuddyGPT - 借助LLM的自动化渗透测试工具,提升安全性并发现漏洞
GithubHackingBuddyGPTLLMslinux特权升级安全研究开源项目渗透测试
HackingBuddyGPT是一个使用大语言模型(LLM)进行安全测试的框架,仅需50行代码即可发现新的攻击向量,并利用AI提高渗透测试效率。该项目旨在成为安全研究人员和渗透测试人员的首选工具,支持Linux权限提升基准测试,并公开所有研究成果。了解LLM在模拟黑客行为中的作用,加入Discord社区获取更多支持和交流。
can-ai-code - 通过人类撰写的面试题测试AI的编程能力
AI codingDockerGithubLLMquantizationtesting suite开源项目
该项目通过人类撰写的面试题测试AI的编程能力,提供多种主流API提供商和CUDA支持的推理脚本,并在基于Docker的沙盒环境中验证Python和NodeJS代码的安全性。用户可以评估提示技巧和采样参数对大语言模型(LLM)编码性能的影响,以及量化对LLM编码性能的衰减影响。项目包括多语言测试套件和来自OpenAI的Python-only测试套件,支持对比分析,并提供了详尽的结果数据和评估脚本。
code-review-gpt - 使用大型语言模型提升CI/CD流水线的代码审查效率
CI/CDCode Review GPTGithub代码审查大语言模型开源项目自动化工具
Code Review GPT使用大型语言模型在CI/CD流水线中审查代码,帮助识别暴露的秘密、低效代码和不可读代码。工具可以在命令行本地运行,审查暂存文件。虽然处于alpha阶段,但仍能提供有价值的反馈,简化代码审查流程,提高效率。
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