本文提出 LiftFuzz，一个用于验证二进制提升器正确性的新型框架。二进制提升器将二进制代码翻译为中间表示（IR），广泛应用于逆向工程、二进制安全分析等场景，但其开发过程复杂且易出错。现有验证方法主要关注单条指令的正确性，忽略了指令间的交互，导致难以发现复杂缺陷。LiftFuzz 首次将指令上下文感知的模糊测试引入二进制提升器验证领域。其核心思想是利用汇编语言模型（基于 GPT 架构）学习指令序列的上下文依赖关系，并据此生成多样化的测试用例。具体而言，该模型以连续指令块为输入，预测可能的后续指令序列，从而构造包含指令间交互的代码片段。LiftFuzz 将这些代码片段编译成可执行程序，并在多个目标架构（如 x86-64、ARM64）上运行，比较不同提升器输出的 IR 语义等价性。实验表明，LiftFuzz 在测试效率上显著优于基线方法（仅需基线 1/1000 的测试用例），并在主流提升器中发现了 26 个不一致性缺陷，其中包含一类此前未被报道的缺陷类型（如因寄存器别名处理不当导致的语义错误）。这些缺陷可能导致二进制分析工具产生误判，影响安全应用的可靠性。本文的贡献包括提出了上下文感知的模糊测试框架、首次将语言模型用于测试用例生成，以及实际发现并分类了提升器中的一致性缺陷。适合对二进制分析、软件测试、AI 辅助安全工具开发感兴趣的读者。