SeedSmith：面向定向模糊测试的 LLM 驱动种子合成

SeedSmith 是一个由 LLM 智能体驱动的种子生成流程，面向定向模糊测试合成初始输入。它从目标 sink 函数出发迭代探索代码库、解析间接调用并识别崩溃前置条件，再合成满足这些条件的输入。论文称，由于 SeedSmith 作为种子生成前端运行，生成的种子不依赖具体 fuzzer，可在不修改下游变异型 fuzzer 的情况下使用。在 Magma 上，使用 SeedSmith 种子的 fuzzer 相较默认种子的几何平均崩溃时间加速为 11.51 倍（AFL++）至 14.66 倍（AFLGo）。在 ARVO 上，SeedSmith 帮助 fuzzer 触发 10 个项目中的 16 个此前无法触达的 bug，这些项目覆盖多种输入格式。