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研究发现安全漏洞挖掘AI代理60.4%的token用于理解代码与推理触发方式，并提出AVRI工具复用代码关系知识，在Codex和OpenCode上分别降低18.0%和23.7%成本且不损失成功率。
论文指出 LLM 反编译器以可重编译性和重执行性作为主要指标时会产生误导：代码虽然能通过所有自带测试，却可能在其他合法输入上行为发散，甚至使已披露的漏洞悄然消失。作者提出 Decompile-Diverge 行为比较预言机，通过合成驱动程序和模糊测试语料检测行为差异，发现部分系统发散率高达 13%。
作者讨论了构建确定性虚拟机管理程序的过程，解释了由于并发性和硬件问题导致实现确定性的挑战，同时批评了网络安全和虚拟化领域的现有实现。
这篇博客文章探讨了生成式测试与单元测试在发现缺陷方面的有效性，以Rust的regex crate为例。它展示了一个自定义模糊测试器如何发现了多个缺陷，并提供了改进测试方法的技术。
Lily 是一款自动化工具，它将后门检测集成到 CI 流水线和发布审核工作流中，以保护开源软件免受恶意提交和篡改发布的侵害。
Peter Szilagyi 报告称，Fable 在一个加密库中引入了一个回归问题，其模糊测试器检测到了这个问题，而 Fable 拒绝修补这个安全问题。
NeuronFuzz是一个白盒模糊测试框架，利用内部安全神经作为连续反馈来评估LLM对越狱攻击的安全性，并在多个模型上展示了高发现率。
本文探讨了模糊测试技术，包括基于LLM的和结构感知模糊测试，以发现Gleam编译器中的错误，该编译器可以编译为JavaScript和Erlang，并具有静态类型。
本文介绍了UniHall，一个基于统一分类法的细粒度幻觉基准，以及自适多模态模糊测试（SAMF），一个用于多模态LLM的自进化压力测试框架。实验表明，最先进的模型在模糊测试下性能显著下降，并揭示了有用性与幻觉之间的权衡。
本文介绍通过模糊测试发现 snac2 的 JSON 解析器中存在未经认证的拒绝服务漏洞，攻击者可通过精心构造的输入远程导致崩溃。
Alex Gaynor 认为，由AI驱动的'vulnpocalypse'使得传统的逐个修复漏洞的方法不可行，并呼吁进行系统性安全修复，例如用内存安全语言重写组件。
本文首次对苹果 AirDrop 和安卓 Quick Share 进行了跨平台逆向工程与协议感知模糊测试研究，揭示了这些广泛使用的近场传输协议中存在的六个漏洞。
作者重新审视了 autofz 元模糊测试工具，认为其控制平面编排方法（管理多个不完善的 worker）在 LLM 时代对安全自动化越来越重要，即便具体的模糊测试技术在不断演进。
本文介绍了如何使用 Windows PE 作为轻量级、无状态的测试工具，用于 Windows 内核驱动程序测试与模糊测试，并针对 CI/CD 管道进行了优化。
Reify 是一款基于语义具体化技术的开源随机 C 程序生成器，能够生成不含未定义行为的代码，专用于编译器测试。它已在 GCC 和 LLVM 中发现了 59 个 bug，并在 OpenJ9 和 Linux 的 eBPF 运行时中发现了额外的缺陷。
某安全研究人员发现了CVE-2026-46529，这是Linux PDF查看器XReader、Evince和Atril中一个存在10年之久的远程代码执行漏洞，原因是在生成子进程以打开远程文档链接时，参数引用不充分。
一篇技术博客文章，描述了作者用约256行Zig代码实现的极简属性测试库，该库具有用于可复现测试用例生成和算法验证的有限随机数生成器。