本文提出了一种针对Android SmartTV的日志引导模糊测试方法，旨在自动化发现这些设备中的安全漏洞。Android SmartTV设备由于其封闭性、资源受限以及定制化系统，传统的模糊测试方法难以有效覆盖其攻击面。作者设计了Log-Guided Fuzzing（LGF）框架，通过实时捕获设备运行时的系统日志和应用日志，解析日志中的状态信息（如Wifi状态、蓝牙事件、输入事件等），并利用这些信息动态调整模糊测试的输入生成策略，从而提高代码覆盖率并触发深层逻辑。具体而言，LGF将日志解析为结构化的事件序列，基于事件之间的依赖关系构建行为模型，然后指导Fuzzer生成符合设备实际运行状态的有效输入。实验在多个品牌的Android SmartTV上进行了评估，发现多个此前未知的漏洞，包括系统服务崩溃、权限绕过和远程代码执行等严重问题，证明了该方法在真实设备上的有效性。该研究为IoT和智能电视领域的漏洞挖掘提供了新思路。