探索安全边界:OSS-Fuzz 持续开放源码模糊测试框架
在软件开发中,模糊测试(Fuzz Testing)是一种有效的发现编程错误的策略,尤其对于暴露潜在的安全漏洞和稳定性问题至关重要。Google 通过对其组件进行引导式内进程模糊测试,已经发现了数千个安全漏洞和稳定性问题。现在,他们将这一服务扩展到了开放源码社区,推出了OSS-Fuzz。
项目介绍
OSS-Fuzz 是一个由核心基础设施倡议和开放安全软件基金会支持的合作项目,旨在通过融合现代模糊测试技术和分布式执行环境,提升常见开源软件的安全性和稳定性。对于不符合OSS-Fuzz条件(如闭源项目)的开发者,可以运行自己的ClusterFuzz或ClusterFuzzLite实例。
技术分析
OSS-Fuzz 支持 libFuzzer、AFL++ 和 Honggfuzz 等模糊测试引擎,并结合了Sanitizers,以及用于分布式执行和报告的ClusterFuzz工具。目前,该项目支持C/C++、Rust、Go、Python、Java/JVM和JavaScript等多种语言,同时也适用于使用LLVM支持的其他语言。
应用场景
无论是大型系统项目还是小型库,只要满足语言要求,都可以利用OSS-Fuzz进行自动化、持续的模糊测试。从网络协议处理到图像解码,再到加密算法实现,任何可能存在输入验证不足或边界条件处理不当的软件组件都可受益于OSS-Fuzz。
项目特点
- 自动化:OSS-Fuzz 提供了一个端到端的解决方案,自动构建、测试并监控你的代码,以寻找潜在的错误。
- 全面覆盖:支持多种语言和平台,涵盖x86_64和i386架构。
- 高效引擎:集成业界领先的模糊测试引擎,如libFuzzer和AFL++,优化测试效率和覆盖率。
- 大规模部署:借助ClusterFuzz,能在分布式环境中大规模并行运行测试,快速发现问题。
- 社区支持:与多个重要组织合作,为开源项目提供资源和指导。
自启动以来,OSS-Fuzz 已帮助修复了超过10,000个安全漏洞和36,000个一般性错误,在1,000个项目中发挥了重要作用。随着其不断发展,OSS-Fuzz正逐步打破传统漏洞挖掘的界限,通过更智能的方式发现更广泛的软件问题。
要了解更多详细信息,请参阅项目文档:detailed documentation,了解如何将OSS-Fuzz纳入你的开发流程。
对于那些渴望提高其项目安全性的开发者来说,OSS-Fuzz 是一个不容错过的选择。立即行动起来,让你们的代码更加强大且无懈可击!
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00