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näkemys - JSON Parser Fuzzing
大規模言語モデルを用いたJSONパーサーファジングによるバグ発見と挙動分析： 差異のふるい分けによる効率的なバグ検出
本稿では、大規模言語モデル(LLM)を用いてJSONパーサーの潜在的なバグと挙動の多様性を検出する新しいファジング手法「JFuzz」を提案する。
Leveraging Large Language Models for Enhanced JSON Parser Fuzzing: A Novel Approach to Bug Discovery and Behavioral Analysis
This research paper proposes JFuzz, a novel approach that integrates Large Language Models (LLMs) into JSON parser fuzzing to enhance bug discovery and analyze behavioral diversities among different parser implementations.
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