基於大型語言模型的 JSON 解析器模糊測試：漏洞發現與行為分析

Centrala begrepp

本文提出了一種名為 JFuzz 的方法，利用大型語言模型 (LLM) 來增強 JSON 解析器的測試，旨在發現潛在的錯誤並識別不同解析器之間的行為差異。

Sammanfattning

論文概述

本論文介紹了一種基於大型語言模型 (LLM) 的 JSON 解析器模糊測試方法 JFuzz，旨在發現開源 JSON 解析器中的潛在錯誤並識別它們之間的行為差異。

研究背景

JSON (JavaScript Object Notation) 作為一種簡單、通用的數據交換格式，在現代軟件開發中扮演著至關重要的角色。然而，隨著 JSON 的普及，有效解析和解釋 JSON 變得越來越重要。不正確或易受攻擊的 JSON 解析器可能導致軟件應用程序出現問題，從輕微的不便到嚴重的安全漏洞。

研究問題

本研究旨在解決開源 JSON 解析器中潛在的未被發現的錯誤和漏洞。這些問題可能導致數據解釋錯誤、應用程序崩潰，甚至代碼注入等潛在安全威脅。

研究方法

JFuzz 採用創新的提示工程技術，例如思維鏈和少樣本提示，來指導 LLM 生成各種測試用例。少樣本 JSON 示例來自互聯網上現有的 JSON 解析測試套件，以及 StackOverflow 或 GitHub 等平台上的用戶報告實例。此外，JSON 規範文檔也作為補充領域知識。

JFuzz 利用 LLM 生成的種子 JSON 文件作為多個解析器的輸入，進行差異測試。然後，它評估解析器輸出以確保符合 JSON 標準格式，並評估所有解析器輸出的 一致性。

為了區分這些差異中的潛在錯誤，JFuzz 提出了一種抽樣方法，旨在減少由假陽性（歸因於行為差異的不一致）產生的噪音。此方法使我們能夠專注於更有可能指示真正錯誤的不一致。

評估指標

JFuzz 主要通過其在實際 JSON 解析器中發現的錯誤數量來評估其有效性。

研究貢獻

本研究提出了一種基於 LLM 的 JSON 解析器模糊測試新方法，可以有效發現潛在錯誤並識別不同解析器之間的行為差異。

Statistik

Citat

Viktiga insikter från

Large Language Models Based JSON Parser Fuzzing for Bug Discovery and Behavioral Analysis

by Zhiyuan Zhon... på arxiv.org 10-30-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.21806.pdf

Djupare frågor

如何進一步提高 JFuzz 生成測試用例的多樣性和有效性？

可以通過以下幾種方法進一步提高 JFuzz 生成測試用例的多樣性和有效性：

豐富提示工程技巧:

探索更高級的提示工程技巧，例如：

思維鏈提示: 引導 LLM 生成更符合邏輯和語義的 JSON 測試用例。
多樣性提示: 鼓勵 LLM 生成更多樣化的測試用例，例如，可以指定生成包含特定數據類型或結構的 JSON。
基於變異的提示: 在現有測試用例基礎上，利用 LLM 生成變異版本，擴展測試覆蓋率。

結合其他技術，例如：

基於搜索的提示: 利用代码搜索引擎检索与目标 JSON 解析器相关的代码片段或测试用例，将其作为提示的一部分，引导 LLM 生成更有效的测试用例。
主動學習: 利用主動學習算法，根據測試結果動態調整提示，選擇更有可能發現錯誤的測試用例。

優化測試用例選擇策略:

不局限於隨機抽樣，可以根據測試目標和解析器特點，設計更有效的測試用例選擇策略。例如：

基於覆蓋率的選擇: 優先選擇能覆盖更多代码路径或功能的测试用例。
基於突變分析的選擇: 優先選擇能產生更深層次或更廣泛影響的變異測試用例。

結合其他測試技術:

將 JFuzz 與其他測試技術結合，例如：

模糊測試: 利用模糊測試工具生成大量的随机数据，作为 JFuzz 的输入，进一步提高测试的覆盖率。
符號執行: 利用符號執行技術分析 JSON 解析器的行為，生成更精確的測試用例。

持續學習和改進:

收集和分析 JFuzz 的測試結果，不斷優化提示工程技巧、測試用例選擇策略和過濾規則，提高 JFuzz 的效率和準確性。

是否存在其他類型的軟件漏洞可以使用類似 JFuzz 的方法進行檢測？

是的，類似 JFuzz 的方法可以應用於檢測其他類型的軟件漏洞，特別是那些涉及數據解析和處理的漏洞。例如：

XML 解析器漏洞: XML 和 JSON 都是常用的數據交換格式，XML 解析器也可能存在类似的漏洞，例如：XXE 注入、拒绝服务攻击等。可以使用类似 JFuzz 的方法，利用 LLM 生成惡意 XML 文件，对 XML 解析器进行测试。
SQL 注入漏洞: SQL 注入是一种常见的 Web 应用程序安全漏洞，攻击者可以通过构造恶意输入，执行未授权的数据库操作。可以使用类似 JFuzz 的方法，利用 LLM 生成包含恶意 SQL 语句的输入，对 Web 应用程序进行测试。
命令注入漏洞: 命令注入漏洞允许攻击者在服务器上执行任意命令。可以使用类似 JFuzz 的方法，利用 LLM 生成包含恶意命令的输入，对应用程序进行测试。
跨站脚本攻击 (XSS): XSS 攻击允许攻击者将恶意脚本注入到网页中，窃取用户数据或执行其他恶意操作。可以使用类似 JFuzz 的方法，利用 LLM 生成包含恶意 JavaScript 代码的输入，对 Web 应用程序进行测试。
总而言之，任何涉及数据解析、处理和解释的软件组件都可能存在安全漏洞，而类似 JFuzz 的方法，利用 LLM 生成测试用例，可以有效地发现这些漏洞。

在軟件開發過程中，如何更好地利用 LLM 來提高軟件質量和安全性？

在軟件開發過程中，可以從以下幾個方面更好地利用 LLM 來提高軟件質量和安全性：
1. 代码生成和辅助开发:

代码补全: 利用 LLM 的代码生成能力，为开发者提供代码补全建议，提高编码效率和代码质量。
代码生成: 利用 LLM 自动生成部分代码，例如：样板代码、重复性代码等，减轻开发者的工作量。
代码翻译: 利用 LLM 将代码从一种编程语言翻译成另一种编程语言，方便代码迁移和维护。
2. 代码分析和缺陷检测:

代码静态分析: 利用 LLM 分析代码语法、语义和逻辑，识别潜在的代码缺陷，例如：空指针引用、内存泄漏等。
代码安全扫描: 利用 LLM 识别代码中的安全漏洞，例如：SQL 注入、跨站脚本攻击等。
代码克隆检测: 利用 LLM 识别代码中的重复代码，帮助开发者进行代码重构和优化。
3. 测试用例生成和自动化测试:

测试用例生成: 利用 LLM 自动生成测试用例，提高测试覆盖率和效率，例如 JFuzz 的应用。
测试代码生成: 利用 LLM 自动生成测试代码，例如：单元测试、集成测试等，减轻测试人员的工作量。
测试结果分析: 利用 LLM 分析测试结果，识别潜在的代码缺陷，并提供修复建议。
4. 文档生成和维护:

代码文档生成: 利用 LLM 自动生成代码文档，例如：API 文档、用户手册等，提高文档的质量和效率。
代码注释生成: 利用 LLM 自动生成代码注释，提高代码的可读性和可维护性。
5. 其他方面:

需求分析: 利用 LLM 分析用户需求，识别潜在的 ambiguity 和 inconsistency，帮助开发者更好地理解需求。
软件设计: 利用 LLM 辅助软件设计，例如：生成 UML 图、设计模式推荐等。
项目管理: 利用 LLM 辅助项目管理，例如：任务分配、进度跟踪等。
需要注意的是，LLM 只是一个工具，要充分发挥其作用，还需要开发者和测试人员的经验和专业知识。 此外，还需要关注 LLM 的伦理和安全问题，避免其被滥用。