Newest papers

Typed Template Fuzzing

Lu Maltsis, Dominik Winterer · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.31342 · open-access PDF

Russian

Фузеры либо программно кодируют языковые ограничения, требующие значительных инженерных усилий, либо полагаются на пользователей для декларирования грамматики и ограничений. Недавние фузеры на основе LLM решают эти недостатки, но вводят новые проблемы. Некоторые используют LLM для тестирования, жертвуя пропускной способностью и производят недействительные входы, когда LLM делает ошибки. Другие полагаются на языковые аналитики, статический анализ и библиотеки манипуляций AST. Мы вводим Typed Template Fuzzing (TTF), легкий фузер на основе LLM

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

Abstract

Fuzzing software with complex inputs has been a longstanding challenge. Traditionally, fuzzers either programmatically encode language constraints, requiring significant engineering effort, or rely on users to declare grammars and constraints. Recent LLM-based fuzzers address these drawbacks but introduce new issues. Some use LLMs for test generation, sacrificing throughput and producing invalid inputs when the LLM makes mistakes. Others rely on language-specific parsers, static analysis, and AST manipulation libraries. We introduce Typed Template Fuzzing (TTF), a lightweight LLM-based fuzzing

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

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