EMS: History-Driven Mutation for Coverage-based Fuzzing.
基于突变的模糊测试是发现软件漏洞的主流方法之一，但传统突变过程的高随机性导致效率低下。近年来，覆盖引导的模糊测试通过采用自适应突变策略或集成约束求解技术，在一定程度上提升了对触发独特路径和崩溃的测试用例的探索能力。然而，现有方法普遍缺乏对模
#coverage-guided
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← 返回所有主题Jazzer: Coverage-Guided Fuzzing for Semantic Vulnerabilities in the Java Ecosystem.
本文介绍了Jazzer，一种针对Java生态系统的覆盖率引导的模糊测试工具，专门用于发现语义漏洞。与传统的仅关注内存安全错误的模糊测试不同，Jazzer通过结合覆盖率反馈和语义分析，能够检测更高级别的逻辑缺陷，例如不正确的状态转换、业务逻辑
Nyx: Greybox Hypervisor Fuzzing using Fast Snapshots and Affine Types.
该论文提出并实现了 NYX，一种针对超管理器（Hypervisor/VMM）的高性能、覆盖引导的模糊测试工具。超管理器负责隔离同一物理机上不同虚拟机（VM）的安全边界，恶意用户若能在云 VM 上运行自己的内核，则可攻击大量攻击面，一旦利用成
Batch Me If You Can: Coverage-guided RPKI Fuzzing at Scale
资源公钥基础设施（RPKI）已成为保护域间路由安全的关键技术。然而，RPKI软件的安全性测试长期停留在浅层解析阶段，现有模糊测试工具（如AFL++、libFuzzer）因假设每次执行输入单一且独立，无法处理RPKI仓库中数百个相互依赖、经密
Stop Starving or Stuffing Me: Boosting Firmware Fuzzing Efficiency with On-demand Input Delivery
本文系统研究了固件模糊测试中的输入传递问题。现有固件模糊测试工具通常直接沿用通用软件的模糊测试方法，但固件输入具有异步、不确定时机和数量的特点，导致现有方法要么过量传递输入（stuffing）使处理函数过载，要么传递不足（starving）