ShapFuzz: Efficient Fuzzing via Shapley-Guided Byte Selection.
本文针对基于突变的模糊测试（fuzzing）中字节重要性量化不足的问题展开研究。现有方法通常关注输入字节与路径约束的关系，但忽略了并非所有与约束相关的字节都能发现新代码。作者通过Shapley值分析发现，不同字节位置对模糊测试性能的贡献存在
#afl++
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本论文提出 FuzzPilot，一种针对 AFL++ 模糊测试工具的控制器，旨在将昂贵的推理过程移出变异热路径。当覆盖率出现平台期时，FuzzPilot 会快照当前语料库，生成候选变异配方（以 JSON 数据形式表示），在独立的 AFL++