Effective Command-line Interface Fuzzing with Path-Aware Large Language Model Orchestration
文章核心总结与创新点一、主要内容本文提出了一种名为PILOT(Path-guided, Iterative LLM-Orchestrated Testing)的新型命令行界面(CLI)模糊测试框架,旨在解决现有CLI模糊测试工具难以生成语义丰富的选项组合和输入文件、无法触及深层嵌入式目标函数的问题。核心目标生成满足语法和语义要求的CLI选项组合,避免仅基于语法解析或文档分析导致的无效配置;自动生成结构合法的输入文件(如含正确头部、编码参数的媒体文件),无需人工预处理;通过路径引导和迭代反馈,提升代码覆盖率,发现深层隐藏的零日漏洞。技术流程环境初始化:调用LLM识别并配置原生命令行工具,用于生成语义合法的输入文件;目标函数选择:基于调用图的中心性指标(如介数中心性、PageRank)自适应选择高优先级目标函数,最大化有限Token预算下的覆盖率;路径引导提示:通过静态代码分析提取从主函数到目标函数的潜在调用路径,作为上下文提供给LLM,辅助生成有效测试用例;迭代优化:执行生成的测试用例,分析代码覆盖率,将已覆盖函数作为反馈重新查询LLM,迭代优化选项组合和输入文件;种子提取

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