本文是一篇系统化知识总结（SoK）论文，专注于自动化内核漏洞发现与利用生成领域。研究背景在于内核漏洞对系统安全构成严重威胁，而传统手动发现和利用生成效率低下。该论文系统梳理了现有自动化方法，包括模糊测试、符号执行、静态分析等技术在内核漏洞发现中的应用，以及如何自动生成可利用的漏洞验证程序或利用代码。核心贡献在于提出了一种分类法，将现有工作按技术类型、适用阶段、自动化程度等维度进行归类，并比较了不同方法的优缺点。实验部分基于对大量已发表论文的元分析，评估了各方法在发现真实漏洞和生成可靠利用方面的有效性。主要发现是当前方法在覆盖率、效率和可扩展性上仍有局限，尤其缺乏针对复杂内核机制的通用解决方案。论文还指出了未来研究方向，如结合机器学习与符号推理、提升对硬件漏洞的自动化能力等。适合内核安全研究人员和系统安全工程师阅读，以了解该领域现状与挑战。

本文提出 SACK（Systematic Generation of Function Substitution Attacks Against Control-Flow Integrity），一种系统化生成函数替换攻击的方法，旨在绕过控制流完整性（CFI）保护机制。CFI 通过限制程序执行路径为预期合法路径来防御控制流劫持攻击，但近年研究表明攻击者仍可通过合法间接调用函数来绕过 CFI，例如通过替换函数指针或虚函数表。SACK 自动分析目标二进制程序，识别可被利用的合法间接调用点，并生成能够将控制流转移到攻击者选定函数的输入。该方法利用污点分析和符号执行技术，在 CFI 策略允许的范围内构造满足条件的函数替换 payload，从而实现对程序行为的恶意篡改。实验在多个真实世界程序（如 Web 服务器、文本编辑器等）上进行，证明了 SACK 能够有效生成绕过现有 CFI 实现的攻击，并揭示了当前 CFI 策略在细粒度上的不足。