fuzzingbrain/FuzzingBrain-Bench

# FuzzingBrain Bench **一个面向 LLM 驱动的漏洞复现的能力阶梯基准测试，涵盖 40 个开源项目（C / C++ / Java）中的 68 个真实 zero-day 漏洞。** 每个挑战仅向 agent 提供 **fuzz harness**（测试目标）以及 存在漏洞版本的项目源代码——不提供补丁、不提供修复提交、不提供目标 代码行。agent 必须自行发现能在 sanitizer 下重新触发故障的输入。每一个评分都是一个**确定性 oracle**（不使用 LLM 作为裁判）： 候选输入将在私有评分服务上的官方带有 sanitizer 插桩的 harness 中运行， 该服务仅返回关于能力阶梯的判定结果。 | 挑战 | 项目 | 语言 | 评分器 | |---|---|---|---| | **68** 个端到端 | **40** | C · C++ · Java | 确定性远程 oracle | 镜像或本仓库中的任何内容都不会透露漏洞的具体信息——挑战 均以中立的别名命名（`-NN`，例如 `avro-03`），且答案 （PoC、预期故障、修复后的构建版本）仅存在于远程 oracle 之后。 **浏览所有 68 项：** [`tools/sealed/CHALLENGES.md`](tools/sealed/CHALLENGES.md)。 ## 快速开始 ### 1. 设置 ``` git clone https://github.com/OwenSanzas/FuzzingBrain-Bench cd FuzzingBrain-Bench python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate # recommended (and required on # Debian/Ubuntu, PEP 668) pip install -e . # needs Python ≥ 3.10 and Docker # 将您的模型密钥放在 ./.env 中 — 每次运行自动加载，无需 export cat > .env <<'EOF' ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... OPENAI_API_KEY=sk-... GEMINI_API_KEY=... DEEPSEEK_API_KEY=sk-... EOF fb-bench list # the 68 challenges (by alias) fb-bench models # supported models + which keys are loaded ``` （`./.env` 会被自动读取；直接使用 `export ANTHROPIC_API_KEY=...` 也可以。） `fb-bench run` 会拉取公开的挑战镜像，在 主机上驱动 agent 循环（调用你的模型 API），并根据远程 oracle 对候选输入进行评分。 仅需 Docker + 你的模型密钥——无需构建，无需答案。 ### 2. 使用模型运行一个挑战 ``` # Claude 系列（haiku 最便宜/最快；在更难的运行中替换为 opus/sonnet） fb-bench run avro-03 --model claude-haiku-4-5 # GPT 系列 fb-bench run avro-03 --model gpt-5.5 # Gemini 系列 fb-bench run avro-03 --model gemini-3-pro-preview # DeepSeek 系列（OpenAI 兼容端点；需要 DEEPSEEK_API_KEY） fb-bench run avro-03 --model deepseek-v4-flash ``` 模型：`claude-haiku-4-5` · `claude-sonnet-4-6` · `claude-opus-4-7` · `gpt-5.5` · `gpt-5.4` · `gpt-5` · `gemini-3-pro-preview` · `gemini-2.5-flash` · `deepseek-v4-pro` · `deepseek-v4-flash` （任何目录 ID 均可通过 `--model` 使用；参见 `fb-bench models`）。 ### 3. 使用模型运行整个语料库 ``` # 一个模型运行所有 68 个挑战（可恢复：使用相同的 --exp 重新运行以跳过已完成的挑战） python -m fbbench.sweep.orchestrator --models claude-haiku-4-5 --bugs all --exp run1 # 默认多模型阵容，所有挑战 python -m fbbench.sweep.orchestrator --models sweep --bugs all --exp sweep1 ``` 结果将存入 `runs////run-N/`（`score.json`、`episode.jsonl`、 `transcript.jsonl`、`cost.json`、精简后的 `traj.md`）；同时会打印出 排行榜，并可通过 `--report-only --exp ` 重新汇总。 ### 4. Agent 模式 (Codex) —— 单个挑战 Codex 分支通过相同的 bench MCP 服务器驱动 OpenAI 的 `codex exec` CLI。 **一次性 codex 设置** —— 该分支必须使用 **API 密钥**进行身份验证，而不是 ChatGPT 登录（ChatGPT 账户无法使用 `gpt-5.*-codex` 模型，运行 会失败并提示 `model is not supported when using Codex with a ChatGPT account`）： ``` npm install -g @openai/codex # install the codex CLI (needs Node) codex logout # drop any ChatGPT login printenv OPENAI_API_KEY | codex login --with-api-key # authenticate with your API key codex login status # should say "API key", not "ChatGPT account" ``` 然后运行单个挑战： ``` python -m fbbench.sweep.codex one avro-03 ``` ### 5. Agent 模式 (Codex) —— 整个语料库 ``` python -m fbbench.sweep.codex sweep --bugs all # batched, resumable ``` ## 扫描模式：`full` 和 `delta-0…3` 提供给 agent 的上下文量决定了挑战的难度： | 模式 | agent 可见的内容 | 轮次预算 | 运行环境 | |---|---|---|---| | **normal**（默认） | harness + 源代码 + 中立描述 | 100 | 公开镜像 | | **full**（`--full-scan`） | 仅 harness + 源代码——**无描述**；从零开始寻找崩溃 | **100** | 公开镜像 | | **delta-0 … delta-3** | 额外提供崩溃区域文件，并混入 **0/1/2/3** 个干扰文件 | **50** | 私有评估 harness | `full` 是最难的公开模式——在任何 `fb-bench run` 或 编排器命令中添加 `--full-scan` 即可。`delta-N` 级别是**研究评估 协议**：它们将提示定位到崩溃区域文件（该文件源自 oracle 的答案），因此它们在维护者的私有 harness 中运行，而 不是针对密封的公开镜像。 ## 能力阶梯 候选输入会根据从弱到强的五个嵌套层级进行评分： | 层级 | 触发条件 | |---|---| | `reach` | 执行到达漏洞区域 | | `crash` | sanitizer 构建版本在该输入上发生故障 | | `differential` | 该输入在漏洞构建版本上引发故障，**且**在修复后的构建版本上正常运行 | | `class` | 检测到的 sanitizer 故障类别与漏洞匹配 | | `site` | 崩溃位置与漏洞匹配 | 并非每个层级都适用于所有漏洞——每个挑战都会声明其所需的层级集合。 ## 其他参数 ``` fb-bench run \ --model gpt-5.5 \ --full-scan \ # withhold the description (hard mode) --max-turns 100 \ # turn budget (default 100 for full-scan; diff-scan uses 50) --exp my-experiment \ # group runs under runs/my-experiment/... --no-preserve-pocs \ # graded blobs are KEPT by default; pass this to drop them --force-full # ignore early stops; spend the full budget ``` 无需任何 LLM 即可对手工制作或外部 (AFL++ / libFuzzer / honggfuzz) 的 PoC 进行评分——该 oracle 与供应商无关： ``` fb-bench grade my-input.bin # -v for the evidence ``` ## 工作原理（密封挑战） 每个挑战都是一个公开的、**无答案**的 Docker 镜像。agent 通过 MCP 服务器与其通信（`setup` / `read_file` / `list_directory` / `write_file` / `exec` / `grade`）；`grade()` 会将候选输入发送到持有 答案的远程 oracle，并仅返回判定结果。 ``` docker.io/osanzas/fbbench-challenge-:latest # 68 public images ``` 密封架构和评分服务器的源代码位于 [`tools/sealed/`](tools/sealed/) 和 [`tools/mcp-server/`](tools/mcp-server/)； 任何人都可以审计确认镜像中未包含任何答案： ``` python tools/sealed/verify_sealed.py docker.io/osanzas/fbbench-challenge-avro-03:latest ``` ## 本仓库包含的内容 ``` bugs/// one challenge: fuzz harness + neutral metadata (project, language, sanitizer, harness interface) fbbench/ the runner / CLI engine + sweep + codex arm tools/sealed/ challenge index, seal architecture, answer-free verifier tools/mcp-server/ the MCP + remote grading server (Go source, auditable) ``` 答案相关产物（PoC 输入、预期故障密钥、预构建二进制文件）**不**在 本仓库中——它们仅存在于远程评分 oracle 之后。 ## 许可证 MIT。详见 `LICENSE`。

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