用途：为集成到 OSS-Fuzz 的 JVM 项目（Java、Kotlin、Scala、Groovy）编写、构建并验证模糊测试目标。JVM 模糊测试基于 Jazzer，它封装 libFuzzer 并对 JVM 字节码插桩以提供覆盖率引导。
主要能力：提供 harness 编写知识，包括接收原始字节的 fuzzerTestOneInput(byte[] data)，以及通过 FuzzedDataProvider 将字节流拆分为类型化输入（consumeBytes、consumeRemainingAsBytes、consumeString、consumeAsciiString、consumeInt、consumeLong、consumeBoolean、consumeDouble、pickValue 等）。支持用 fuzzerInitialize 做一次性初始化。可发现意外异常、断言错误、挂起/死循环、反序列化 gadget、路径遍历、SSRF、逻辑错误；Jazzer 还能检测 SQL 注入、路径遍历、命令注入。
使用方式：项目须使用 JVM 基础镜像 FROM gcr.io/oss-fuzz-base/base-builder-jvm，并在 project.yaml 中设置 language: jvm。build.sh 中 Maven 项目用 $MVN package -DskipTests -Dmaven.javadoc.skip=true，收集运行时 JAR，编译 *Fuzzer.java，并生成调用 jazzer_driver 的包装脚本，设置 --agent_path、--instrumentation_includes、--cp、--target_class、--jvm_args。种子语料打包为 $OUT/<fuzzer_name>_seed_corpus.zip，字典放 $OUT/<fuzzer_name>.dict。验证命令：python3 infra/helper.py build_fuzzers <project>、check_build <project>、run_fuzzer <project> <fuzzer_name> -- -max_total_time=30。
适用场景：解析器、反序列化器（JSON、XML、Protobuf、自定义二进制格式）、网络协议处理器、模板引擎，以及任何接受不可信字节或字符串的 API。
限制与注意：harness 应捕获所有已记录的预期异常，避免非确定性（不用 Math.random()、System.currentTimeMillis()、不创建线程），必须设置 --instrumentation_includes 指向目标库包前缀，否则 Jazzer 无法引导模糊测试；需按示例配置 JVM 内存以避免 OOM；OutOfMemoryError、StackOverflowError、无效输入上的 NullPointerException 通常属预期，需判断是否为真实缺陷。构建前先确保项目本身可编译，本地迭代可将 Dockerfile 的 git clone 改为 COPY。具体收费、价格、平台等信息暂未提供。