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arXiv· arXiv:2507.12084· Keke Gai, Haochen Liang, Jing Yu, Liehuang Zhu, Dusit Niyato·本站收录· 原文发表

LLAMA:LLM 引导种子生成的多反馈智能合约模糊测试框架

LLAMA: Multi-Feedback Smart Contract Fuzzing Framework with LLM-Guided Seed Generation

AI 导读

智能合约模糊测试框架 LLAMA 结合大语言模型、进化变异策略与混合测试,覆盖率和漏洞检测均优于最先进的模糊测试工具。该框架用分层提示策略引导 LLM 生成语义有效的初始种子,并借运行时覆盖与依赖反馈同时优化种子生成、选择和变异调度。实验中 LLAMA 达到 91% 指令覆盖率、90% 分支覆盖率,检出 148 个已知漏洞中的 132 个。

阅读原文IEEE Transactions on Information Forensics and Security 2026