随着物联网（IoT）设备在无人驾驶、建筑、机器人等对精细化要求较高的行业中广泛部署，其安全性却因设备类型多样、固件执行环境复杂而严重滞后于产业发展。现有固件安全测试方法主要分为直接连接真实设备和部分模拟（partial emulation），这些方法虽然可行，但在大规模分析场景下效率低下且难以覆盖多种固件。完整系统模拟（full system emulation）无需真实设备即可测试大量固件，因此更适用于规模化分析，近年已有研究将模拟与模糊测试等软件测试技术相结合，但仍存在适用性有限和效率不足的问题。针对这些局限，本文提出一种名为 FirmColic 的方法，将模糊测试（fuzzing）与符号执行（concolic execution）相结合，以增强进程模拟（augmented process emulation）为基础，利用基于符号执行的关键字提取来提升模糊测试的有效性。此外，FirmColic 在增强进程模拟环境中引入了五种仲裁（arbitration）技术，以提高模拟的成功率。实验结果表明，与以往研究相比，FirmColic 在检测速度、崩溃发现数量以及代码覆盖率方面均有更优表现。该方法适合固件安全研究人员、IoT 设备制造商以及安全测试工具开发者阅读，为大规模 IoT 固件安全分析提供了一种新的技术思路。

本文介绍了 Zorya 符号执行框架的扩展，使其能够处理由 Go 标准 gc 编译器生成的多线程二进制文件。Zorya 框架最初仅支持单线程 TinyGo 二进制，通过将二进制提升到 Ghidra 的 P-Code 中间表示，并利用 Z3 SMT 求解器对具体值和符号值进行推理来检测漏洞。为了支持 gc 编译的二进制，作者解决了三个关键挑战：从 gdb 转储恢复操作系统线程状态以处理多线程；中和运行时抢占机制避免执行干扰；引入写时复制（copy-on-write）覆盖路径分析，用于检测未执行分支上的静默漏洞（如整数溢出）。研究在 11 个来自生产级 Go 项目（如 Kubernetes、Go-Ethereum 和 CoreDNS）的真实漏洞上进行了严格评估。结果表明，Zorya 成功检测出 7 个二进制级别漏洞，其中包括一个静默整数溢出——其他评估工具在没有手动编写预言（oracle）的情况下无法发现。该工作显著扩展了 concolic 测试在 Go 生态系统的实用性，为自动化安全分析提供了新手段。适合安全研究人员、Go 开发者和二进制分析工具开发者阅读。