QMSan: Efficiently Detecting Uninitialized Memory Errors During Fuzzing.
本文针对模糊测试中未初始化内存使用（Use-of-Uninitialized-Memory, UUM）错误检测的实践难题提出了一种新的高效方案 QMSan。现有的模糊测试兼容 UUM 检测器 MSan 要求所有被测试程序的库都必须经过完全插
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← 返回所有主题Dissecting Software Graphs: Structural Insights for Driver-Guided Fuzzing
本文是一项关于多驱动模糊测试（multi-driver fuzzing）的实证研究。许多软件通过命令行选项、子命令和配置标志暴露多种执行模式。对于这类程序，模糊测试同时依赖于变异的输入和所调用的模式，但现有评估主要关注覆盖率和 bug 数量
ConTest: Taming the Cyber-physical Input Space in Fuzz Testing with Control Theory.
本文针对信息物理系统（Cyber-Physical Systems, CPS）中模糊测试面临的输入搜索空间过大的问题，提出了一种基于控制理论的解决方案。随着CPS在日常生活中日益普及，其安全性成为紧迫议题。虽然模糊测试在自动检测漏洞方面受到
Saturn: Host-Gadget Synergistic USB Driver Fuzzing.
本文提出了一种名为 Saturn 的主机-设备协同 USB 驱动模糊测试方法。USB 是现代操作系统的重要组成部分，其协议栈通常包含主机侧驱动和设备侧 gadget 驱动，两者均运行在特权模式，安全关键性极高。一旦这些驱动存在漏洞，恶意或异
autofz: Automated Fuzzer Composition at Runtime.
本文提出了一种名为 autofz 的自动化元模糊测试框架，旨在解决模糊测试工具选择负担的问题。随着模糊测试技术的发展，出现了大量各具特色的模糊器，它们在不同目标上表现各异，但不存在一个在所有场景下都最优的通用模糊器。传统方法通过标准基准测试
deepSURF: Detecting Memory Safety Vulnerabilities in Rust Through Fuzzing LLM-Augmented Harnesses.
本文提出 deepSURF，一种结合静态分析与大语言模型（LLM）引导的模糊测试工具，用于检测 Rust 库中的内存安全漏洞，尤其针对 unsafe 代码。尽管 Rust 默认保证内存安全，但 unsafe 代码的使用可能引入安全漏洞。现有
ADGFUZZ: Assignment Dependency-Guided Fuzzing for Robotic Vehicles.
本文提出 ADGFUZZ，一种面向机器人车辆（RV）控制软件的新型模糊测试框架，旨在检测赋值语句相关的深层缺陷。RV 控制软件通过持续计算车辆内部状态、传感器读数与外部输入来维持系统正常运行，其可配置参数、命令输入和环境感知数据之间存在巨大
An LLM-Driven Fuzzing Framework for Detecting Logic Instruction Bugs in PLCs.
本文提出 LogicFuzz，据作者称这是首个专门针对可编程逻辑控制器（PLC）固件中逻辑指令库进行模糊测试的框架。PLC 广泛用于工业自动化，其逻辑指令库由供应商提供并编译进设备固件，若存在安全缺陷，可能被物理控制程序、网络服务或运行时子
PGFUZZ: Policy-Guided Fuzzing for Robotic Vehicles.
该论文介绍了一种面向机器人的模糊测试框架 PGFUZZ（Policy-Guided Fuzzing）。研究背景在于，机器人车辆（如无人地面车辆、无人机等）依赖传感器和控制策略进行自主决策，而策略中存在的逻辑漏洞可能被攻击者利用。现有模糊测试
From Documentation to Zero-day Vulnerabilities: LLM-Driven Fuzzing of JavaScript Engines in PDF Readers
该论文提出 PDFuzzer，一种面向 PDF 阅读器中 JavaScript 引擎的新型模糊测试工具。现有 PDF 模糊测试器（如 TypeOracle、Favocado、Cooper）主要依赖简单测试用例，仅涉及单个 API 调用，导致
RustGo: Fairly Directed Greybox Fuzzing for Enforcing Rust Memory Safety
Rust作为一种系统编程语言，以其强内存安全性和低性能开销而闻名。通过所有权、借用等严格安全策略，Rust编译器能够保证大部分代码的内存安全。然而，在unsafe代码块中，这些安全策略并未完全启用，导致内存错误仍可能发生。尽管这类unsaf
Not In My Git Yard: Catching Backdoors at Commit and Release Time
该论文针对开源软件供应链中代码级后门注入的威胁提出了一种自动化检测方法 Lily。代码级后门是一种隐蔽的代码改动，通过秘密触发器授予隐藏权限，难以被发现。此前针对广泛使用项目的后门注入尝试（如恶意提交、被篡改的发布包、受污染的第三方依赖）往
A Comprehensive Analysis of Security Vulnerabilities and Attacks in Satellite Modems.
该论文首次系统性地研究了卫星调制解调器的安全性问题。卫星调制解调器是卫星通信网络中的关键组件，尤其是在传统透明中继卫星系统中，它决定了整个通信体制。然而，与通常更孤立、保护更好的卫星本身不同，卫星调制解调器可被攻击者接触且容易遭受低成本攻击
LiftFuzz: Validating Binary Lifters through Context-aware Fuzzing with GPT.
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
Bohemia - A Validator for Parser Frameworks.
解析（parsing）在软件项目中无处不在，从小型命令行工具到高安全性的网络客户端，再到大型编译器，都离不开解析器。然而，解析库的实现缺陷可能导致生成不正确的解析器，进而被恶意输入利用，引发系统崩溃或安全漏洞。本文提出了一种轻量级的验证框架
NAUTILUS: Automated RESTful API Vulnerability Detection.
本文提出 NAUTILUS，一种自动化检测 RESTful API 漏洞的系统。RESTful API 在现代微服务架构中广泛使用，但其安全测试面临状态依赖、参数组合爆炸等挑战。NAUTILUS 通过解析 API 规范（如 OpenAPI）
Truman: Constructing Device Behavior Models from OS Drivers to Fuzz Virtual Devices.
虚拟设备是hypervisor的重要攻击面，其漏洞可能导致虚拟机逃逸甚至宿主机被攻破。现有模糊测试工具对虚拟设备的fuzzing效率有限，因为它们普遍缺乏对虚拟设备复杂行为的理解。本文提出Truman，一种新颖的通用模糊测试引擎，能够自动从
Buzz to Boom: Detecting Message Progression Vulnerabilities in Electron Applications via Segmented Directed Fuzzing
Electron是一个广泛用于构建跨平台桌面应用的框架，它基于Web技术，由多个不同权限等级的进程组成，进程间通过消息传递通信。当进程间消息携带攻击者控制的输入时，这些输入可能在进程间传播并最终到达特权API（如命令执行），这种消息传播行为
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
XSSky: Detecting XSS Vulnerabilities through Local Path-Persistent Fuzzing.
本文提出了一种名为XSSky的新型XSS漏洞检测方法，其核心思想是局部路径持久化模糊测试（Local Path-Persistent Fuzzing）。传统的XSS检测技术通常依赖于静态分析或通用模糊测试，但在覆盖率、效率以及误报率方面存在