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Typed Template Fuzzing

Lu Maltsis · 2026 · ACM SIGPLAN International Conference on Systems, Programming, Languages, and Applications: Software for Humanity (SPLASH)

DOI: 10.1145/3837729.3839574 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

French

Fuzzing trouve des bugs en testant le comportement du logiciel avec des volumes élevés d'entrée. Pour créer des entrées sémantiellement valides pour différentes cibles, les fuzzers traditionnels nécessitent un effort d'ingénierie considérable. Les approches de fuzzing basées sur LLM peuvent être adaptées pour créer des entrées pour un large éventail de logiciels mais introduisent de nouveaux problèmes: chaque test a besoin d'une requête LLM, sacrifiant la vitesse du fuzzing traditionnel. Nous introduisons TTF dans notre outil Typos. En utilisant Typos, nous utilisons des LLM dans une phase de pré-traitement pour créer des modèles qui codent des informations sémantiques sur les fichiers de semences. Ces modèles permettent des mutations sé

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Fuzzing finds bugs by testing software behavior with high volumes of input. To create semantically valid inputs for different targets, traditional fuzzers require significant engineering effort. LLM-based fuzzing approaches can be adapted to create inputs for a wide range of software but introduce new issues: every test needs an LLM query, sacrificing the speed of traditional fuzzing. We introduce Typed Template Fuzzing (TTF). It uses LLMs in a preprocessing step to create templates which encode semantic information of seed files. These templates enable semantically-aware mutations without the need for a parser, type-checker, or further LLM queries. We have implemented TTF in our tool Typos. Using Typos we have run a five-month fuzzing campaign, finding 97 previously undiscovered bugs. Typos achieves a 94.7% rate of valid inputs across a wide range of formats including SMT-LIB2, C, C++, Go, Rust, SystemVerilog, Scala, Java, and domain-specific libraries such as PyTorch and Qiskit.

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Topics: Fuzz testing, Computer science, Preprocessor, Template, Software, Programming language

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange