Low-Cost and Comprehensive Non-textual Input Fuzzing with LLM-Synthesized Input Generators.
本文提出了一种名为 G2FUZZ 的新方法，旨在实现对非文本输入（如图像、视频、PDF 文件）的语法感知模糊测试。传统上，大型语言模型（LLM）擅长生成符合语法的文本和代码，但生成非文本输出却成本高昂且能力有限。G2FUZZ 利用 LLM
#non-textual
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