Die Entwicklung von Software stellt für Entwickler eine ständig wachsende Herausforderung dar. Insbesondere wenn es darum geht, Softwareprojekte von einer Programmiersprache in eine andere zu übertragen, verbleibt häufig ein hoher Aufwand und große Unsicherheiten. In den letzten Jahren ist jedoch eine überraschende Methode aufgekommen, die diesen Prozess erheblich erleichtern kann: Fuzzing, kombiniert mit dem Einsatz großer Sprachmodelle (LLMs). Insbesondere beim Portieren von Programmen von C nach Rust zeigt sich, dass diese Methode exzellente Ergebnisse erzielt – oft schneller und zuverlässiger als erwartet. Der traditionelle Ansatz beim Übertragen von C-Code in Rust oder andere moderne Sprachen bracht hohe manuelle Arbeitszeit und intensives Debugging mit sich.
Dies beruht vor allem auf der Komplexität des Legacy-Codes, der typischerweise unsichere Speicherzugriffe, tief verschachtelte Abhängigkeiten und eine oft schwer verständliche Architektur enthält. Entwickler mussten mühsam jede Funktion einzeln analysieren, Fehler finden und sicherstellen, dass sich das Verhalten nach der Portierung nicht ändert. Dieser Prozess wurde nicht zuletzt durch technischen Schuldenstand und fehlende ausreichende Tests erschwert. Eine vollständige Portierung war daher meist nur mit enormem Aufwand realisierbar. Im Kontext dieser Schwierigkeiten eröffnet der Einsatz von Fuzzing eine neue Dimension.
Fuzzing bedeutet, automatisiert große Mengen zufälliger oder gezielt generierter Eingaben auf Programme loszulassen, um unerwartete Fehler, Sicherheitslücken oder Abweichungen im Verhalten aufzudecken. In Verbindung mit LLMs, die in der Lage sind, Code zu erzeugen, zu analysieren und zu korrigieren, kann Fuzzing ein mächtiges Werkzeug sein, um Portierungsaufgaben zu automatisieren und signifikant zu beschleunigen. Die zentrale Idee dabei ist, jede einzelne Funktion oder „Symbol“ aus dem zu portierenden Programm in einer vorgegebenen Reihenfolge zu bearbeiten. Diese Reihenfolge orientiert sich an der Abhängigkeitshierarchie, sodass zuerst die untergeordneten Funktionen portiert werden, bevor die höher liegenden Komponenten folgen. Auf diese Weise ist sichergestellt, dass bereits portierte Funktionen direkt innerhalb neuer Rust-Module genutzt werden können, ohne dass noch unsicherer C-Code erforderlich ist.
Für jeden dieser Schritte wird eine sogenannte Fuzz-Test-Suite vom Sprachmodell generiert, die dieselben Eingaben sowohl an die originale C-Funktion als auch an ihre Rust-Neuimplementierung schickt. Das Ergebnis wird automatisch verglichen. Treten Unterschiede auf, kann das LLM gezielt zur Fehlerbehebung eingesetzt werden, um den Rust-Code zu korrigieren, bis die Übereinstimmung gewährleistet ist. Dieser iterative und hochautomatisierte Prozess hat in der Praxis gezeigt, dass er weit besser funktioniert, als man zunächst vermuten würde. Bei einem konkreten Beispiel, dem Portieren der Bibliothek Zopfli von C nach Rust, konnte mit dieser Methode eine nahezu identische Ausgabe für sämtliche getesteten Eingaben erzielt werden.
Dies unterscheidet sich überraschend positiv von vorherigen Ansätzen, die zwar funktionierende Programme lieferten, aber häufig subtile Verhaltensabweichungen hatten. Ein weiterer Vorteil dieser Vorgehensweise ist die minimale Notwendigkeit manueller Eingriffe. Zwar ist es bei größeren oder komplexeren Projekten ratsam, das System mit zusätzlichen Kuratierungsmaßnahmen zu begleiten, doch konnte mit einer Kombination verschiedener Sprachmodelle, abgestimmt auf die Schwierigkeit der Aufgabe, ein Großteil der Portierung automatisiert erfolgen. Lediglich etwa zehn Prozent eines komplexeren Projekts mussten hier nachbearbeitet werden. Das verschiebt das Verhältnis von aufwändiger Handarbeit zu automatisierter Unterstützung deutlich zugunsten der Effizienz.
Hinsichtlich der Kosten überrascht die Methode ebenfalls positiv. Die experimentelle Umsetzung verursachte Kosten in Höhe von rund 50 US-Dollar – bei mehreren tausend Codezeilen entspricht das etwa einem Cent pro Zeile. Im Vergleich zu klassischen manuellen Portierungsprojekten ist das bemerkenswert günstig. Zudem ist die Skalierbarkeit für größere Systeme durch den modularen Aufbau vorhanden und könnte durch zusätzliche Automatisierung leicht verbessert werden. Neben dem Zeiteinsparpotenzial für Entwickler bietet die Kombination aus Fuzzing und LLM-gestützter Portierung auch einen qualitativen Sprung.
Die Möglichkeit, bei jeder Funktion Verhaltensgleichheit durch umfassendes Fuzzing zu gewährleisten, sorgt für eine hohe Zuverlässigkeit des Ergebnisses. Dies steht in scharfem Kontrast zu älteren Migrationsmethoden, bei denen sich kleine Fehler oder Unterschiede erst spät oder gar nicht bemerkbar machten, was zu teurem Fehlerfinden und wiederholtem Bugfixing führte. Trotz der starken Ergebnisse gilt allerdings auch bei dieser neuen Methode Vorsicht. Der erzeugte Rust-Code ist vielfach noch stark „C-like“ und weist nicht die volle idiomatische Rust-Qualität auf, die man sich wünschen würde. Dies ist eine bewusste Designentscheidung, um die Schnittstellen zwischen C und Rust möglichst harmonisch zu halten und die Tests möglichst aussagekräftig zu machen.
Es besteht jedoch die Möglichkeit, im nächsten Schritt den Code gezielt zu „rustifizieren“, also stilistisch und strukturell zu verbessern, wenn erst einmal die funktionale Sicherheit garantiert ist. Auch variiert die Effektivität natürlich je nach Art der Software. Bibliotheken mit sehr zustandsbehafteten oder hochkomplexen, vernetzten Architekturen könnten schwieriger zu portieren sein. In solchen Fällen sind Anpassungen der Methodik oder zusätzliche Hilfsmittel denkbar und nötig. Für viele gängige systemnahe Bibliotheken und viele klassische algorithmische Code-Teile bietet sich die hier geschilderte Methode allerdings am besten an.
Was lässt sich aus der breiteren Perspektive über die Zukunft der Softwareentwicklung ableiten? Der Einsatz von LLMs in Kombination mit automatisierter Testgenerierung schafft flexible neue Werkzeuge, die tiefgreifende Refaktorierungen, API-Änderungen und Portierungen ohne traditionelle Ressourcenbindung ermöglichen. Dies verändert, wie Entwickler langfristig mit ihren Codebasen umgehen. Wartung, Erweiterung und Migration könnten künftig verstärkt als Prompt-Engineering-Probleme verstanden werden, statt als ausschließlich rein technische Herkulesaufgaben. Dieses Paradigma könnte helfen, technische Schulden abzubauen, indem LLM-gestützte Agenten für Routineaufgaben mit hoher Präzision eingesetzt werden. Gleichzeitig bleiben menschliche Entwickler für komplexe, kreative oder architektonische Entscheidungen unverzichtbar.
Dennoch erlaubt es die Digitalisierung dieses Prozesses, die Kosten und Risiken großer Umstellungen massiv zu reduzieren. Das potenzielle Ergebnis sind sauberere, sicherere und leichter erweiterbare Software-Ökosysteme. Die Kombination von Fuzzing mit LLM-gestützter Portierung zeigt bereits heute, wie viel Potential in der Automatisierung der Softwareentwicklung steckt. Sie verbindet bewährte Methoden wie Property Testing mit den aktuellen Fähigkeiten künstlicher Intelligenzen, um konkrete, messbare Qualitätssteigerungen zu erzielen. Der Weg hin zu einer stärkeren Automatisierung in der Portierung und Wartung ist nicht mehr fern, und Entwickler sollten diese neuen Werkzeuge und Methoden frühzeitig adaptieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Zusammenfassend zeigt sich, dass Fuzzing zusammen mit großen Sprachmodellen ein kraftvolles Instrument ist, um schwierige Softwareportierungen zu realisieren. Im Vergleich zu traditionellen Vorgehensweisen reduziert sich der Aufwand erheblich, die Fehleranfälligkeit sinkt, und das Ergebnis entspricht in seiner Funktionalität dem Original weitestgehend exakt. Zugleich etabliert sich damit ein neues Entwicklungsparadigma, das die Rolle von KI im Software Engineering nachhaltig prägen wird. Wer diese Chance erkennt und nutzt, bereitet sich optimal auf die Zukunft moderner Programmierung vor.
