oss-fuzz-gen：一款基于LLM的模糊测试对象生成与评估框架

关于oss-fuzz-gen

oss-fuzz-gen是一款基于LLM的模糊测试对象生成与评估框架，该工具可以帮助广大研究人员使用多种大语言模型（LLM）生成真实场景中的C/C++项目以执行模糊测试。

该工具基于Google的OSS-Fuzz平台实现其功能，并对生成的目标执行基准测试。

工具架构

工具运行流程如下：

工具会根据生产环境中的最新数据，使用四个指标来评估生成的模糊测试目标：

1、可操作性；

2、运行时崩溃；

3、运行时覆盖率；

4、与OSS-Fuzz中现有的人工编写的模糊目标相比，运行时行覆盖率存在的差异；

下图显示的是该工具与297个开源项目进行的1300+基准测试结果：

支持的模型

Vertex AI code-bison

Vertex AI code-bison-32k

Gemini Pro

OpenAI GPT-3.5-turbo

OpenAI GPT-4

工具要求

Python 3.11

pip

python3.11-venv

Git

Docker

Google Cloud SDK

c++filt

clang-format

工具下载

广大研究人员可以直接使用下列命令将该项目源码克隆至本地：

git clone https://github.com/google/oss-fuzz-gen.git

然后使用下列命令创建一个虚拟环境，激活环境后使用pip命令和项目提供的requirements.txt安装该工具所需的其他依赖组件：

cd oss-fuzz-genpython3 -m venv .venvsource .venv/bin/activatepip install -r requirements.txt

LLM访问

Vertex AI

访问Vertex AI模型需要一个启用了Vertex AI的Google云项目（GCP）。

然后完成GCP身份认证：

gcloud auth logingcloud auth application-default logingcloud auth application-default set-quota-project <your-project>

你还需要指定GCP项目和Vertex AI配额：

export CLOUD_ML_PROJECT_ID=<gcp-project-id>export VERTEX_AI_LOCATIONS=us-west1,us-west4,us-east4,us-central1,northamerica-northeast1

OpenAI

OpenAI的使用需要一个API密钥，获取到之后需要在一个环境变量中设置：

export OPENAI_API_KEY='<your-api-key>'

工具执行

下列命令可以生成并评估一个模糊测试对象，然后执行基准测试：

./run_all_experiments.py \--model=<model-name> \--benchmarks-directory='./benchmark-sets/comparison' \[--ai-binary=<llm-access-binary>] \[--template-directory=prompts/custom_template] \[--work-dir=results-dir][...]# E.g., generate fuzz targets for TinyXML-2 with default template and fuzz for 30 seconds.# ./run_all_experiments.py -y ./benchmark-sets/comparison/tinyxml2.yaml

其中的<model-name>可以是下列参数：

1、Vertex AI中Code Bison模型的vertex_ai_code-bison或vertex_ai_code-bison-32k；

2、Vertex AI中Gemini Pro的vertex_ai_gemini-pro；

3、OpenAI的gpt-3.5-turbo或gtp-4；

可视化结果

================================================================================*<project-name>, <function-name>*build success rate: <build-rate>, crash rate: <crash-rate>, max coverage: <max-coverage>, max line coverage diff: <max-coverage-diff>max coverage sample: <results-dir>/<benchmark-dir>/fixed_targets/<LLM-generated-fuzz-target>max coverage diff sample: <results-dir>/<benchmark-dir>/fixed_targets/<LLM-generated-fuzz-target>

生成报告

该工具还支持通过一个Web UI来查看结果：

python -m report.web <results-dir> <port>

<results-dir>为--work-dir的目录路径，默认值为./results。执行完成后，直接访问http://localhost:<port> 即可查看。

许可证协议

本项目的开发与发布遵循Apache-2.0开源许可证协议。

项目地址

oss-fuzz-gen：【GitHub传送门】

参考资料

GitHub - google/oss-fuzz: OSS-Fuzz - continuous fuzzing for open source software.

https://github.com/google/oss-fuzz-gen/blob/main/benchmark-sets/all

https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/start/cloud-environment

https://cloud.google.com/resource-manager/docs/creating-managing-projects#console