
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。


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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


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


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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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Leveraging Large Language Models for Enhanced JSON Parser Fuzzing: A Novel Approach to Bug Discovery and Behavioral Analysis


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

Leveraging Large Language Models for Enhanced JSON Parser Fuzzing: A Novel Approach to Bug Discovery and Behavioral Analysis

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