Stateful Analysis and Fuzzing of Commercial Baseband Firmware.
基带固件是蜂窝通信中的关键组件，但因其专有、闭源以及状态化处理逻辑的复杂性，系统性安全测试面临巨大挑战。现有方法往往忽视基带任务间的依赖关系和输入处理逻辑的状态性，导致测试覆盖有限且效率低下。本文提出 Loris，一种针对商业基带固件的状态
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← 返回所有主题Token Time Bomb: Evaluating JWT Implementations for Vulnerability Discovery.
本文提出了一种名为JWTeemo的自动化测试方法论，用于系统性地发现JSON Web Token (JWT) 实现中的安全漏洞。JWT作为分布式Web应用中广泛使用的认证和授权标准，其实现常存在签名验证绕过、令牌伪造、拒绝服务等漏洞。此前的
From One Thousand Pages of Specification to Unveiling Hidden Bugs: Large Language Model Assisted Fuzzing of Matter IoT Devices.
该论文针对Matter智能家居物联网协议的安全测试问题展开研究。Matter协议由连接标准联盟（CSA）维护，其规范文档长达上千页，复杂且庞大，导致传统模糊测试方法难以有效覆盖隐藏漏洞。作者提出了一种基于大语言模型（LLM）辅助的模糊测试方
BSFuzzer: Context-Aware Semantic Fuzzing for BLE Logic Flaw Detection.
蓝牙低功耗（BLE）已成为现代物联网设备的核心通信标准，但其协议设计的复杂性导致了许多逻辑缺陷，例如字段解析语义歧义或无效状态转换，可能被利用实现认证绕过、未授权控制或拒绝服务（DoS）攻击。现有黑盒模糊测试工具通常基于随机变异或简单语法，
GREBE: Unveiling Exploitation Potential for Linux Kernel Bugs.
在 Linux 内核安全领域，动态测试工具（如 fuzzing）已加速漏洞发现，但这些工具生成的报告通常只展示触发漏洞时的单一错误行为（如空指针解引用、缓冲区溢出等）。安全分析师依赖该错误推断漏洞的可利用性，进而决定漏洞修复优先级。然而，同
PATA: Fuzzing with Path Aware Taint Analysis.
本文提出了一种名为PATA的模糊测试工具，其核心创新在于实现了路径感知的污点分析技术。传统污点分析在处理真实程序中的循环结构时，难以区分同一变量在循环中多次出现的约束条件。PATA通过以下步骤解决该问题：首先，识别约束中使用的变量，并构建代
SoK: Taxonomizing the Low-Level Attack Surface of Modern Web Browsers
该论文是系统化知识（SoK）研究，旨在对现代Web浏览器的低层攻击面进行系统化分类和分析。背景是：浏览器作为远程攻击面，内存破坏漏洞在真实世界利用中仍占核心地位。尽管过去十年已有大量浏览器测试和漏洞披露工作，但社区仍缺乏一个明确的、防御导向
Investigating Metamorphic Fuzz Oracle Enhancement via Large Language Models
本文首次研究了基于变异性（metamorphic）的模糊测试预言增强（MFOE）方法，旨在提升灰盒模糊测试的漏洞检测能力。传统的模糊驱动程序通常仅依赖崩溃预言（crash-based oracle），忽略了库函数功能的正确性验证，限制了发现
DriveFuzz: Discovering Autonomous Driving Bugs through Driving Quality-Guided Fuzzing.
该论文提出了一种名为 DriveFuzz 的模糊测试工具，旨在自动发现自动驾驶系统（ADS）中的安全缺陷。自动驾驶系统通常依赖深度神经网络处理传感器数据并做出驾驶决策，但这类系统可能因异常输入（如传感器噪声、不规则路况）而表现出不安全行为。
Are your Sites Truly Isolated? Automatically Detecting Logic Bugs in Site Isolation Implementations.
本文针对现代浏览器（Chrome、Firefox）的站点隔离（Site Isolation）安全架构，提出了一种自动检测逻辑漏洞的方法。站点隔离通过将不同站点的渲染进程隔离到独立的沙箱中，以缓解Spectre等微架构攻击和渲染器内存破坏的影
Diane: Identifying Fuzzing Triggers in Apps to Generate Under-constrained Inputs for IoT Devices.
本文针对物联网设备固件难以提取和仿真的问题，提出了一种利用配套移动应用生成有效且欠约束的模糊测试输入的方法。关键洞察是：在配套应用中存在一类称为“模糊触发函数”的代码位置，它们位于输入验证代码之后、数据变换函数（如网络序列化）之前。通过在这
DeepGo: Predictive Directed Greybox Fuzzing.
定向灰盒模糊测试（DGF）旨在通过预定义目标位置强化对易受攻击代码区域的测试。现有DGF技术主要基于启发式算法优化适应度指标，但这些方法依赖历史执行信息，对尚未执行的路径缺乏预见性，导致难以处理具有复杂约束的路径，从而降低DGF效率。本文提
COOPER: Testing the Binding Code of Scripting Languages with Cooperative Mutation.
本文提出COOPER，一种用于测试脚本语言（如JavaScript）与低级语言（C/C++）之间绑定代码的协同变异方法。许多商业软件（如Adobe Acrobat）集成脚本语言以实现动态文件修改，但脚本与底层实现之间的绑定层因数据转换和表示
PeAR: A Static Binary Rewriting Framework for Binary-Only Fuzzing
该论文提出了一种名为PeAR的静态二进制重写框架，旨在解决闭源软件二进制级模糊测试中的覆盖率引导问题。传统上，二进制模糊测试依赖动态二进制插桩（DBI）来获取覆盖率信息，但DBI会引入显著运行时开销。静态二进制插桩（SBI）虽可避免运行时开
MobFuzz: Adaptive Multi-objective Optimization in Gray-box Fuzzing.
灰盒模糊测试（CGF）是一种高效的软件测试技术，但现有方法难以同时优化多个目标。本文提出MobFuzz，一种基于多目标优化（MOO）的自适应灰盒模糊器。首先，将多目标优化过程建模为多人多臂老虎机（MPMAB）问题，自适应选择当前最合适的客观
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
Low-Cost and Comprehensive Non-textual Input Fuzzing with LLM-Synthesized Input Generators.
本文提出了一种名为 G2FUZZ 的新方法，旨在实现对非文本输入（如图像、视频、PDF 文件）的语法感知模糊测试。传统上，大型语言模型（LLM）擅长生成符合语法的文本和代码，但生成非文本输出却成本高昂且能力有限。G2FUZZ 利用 LLM
StochFuzz: Sound and Cost-effective Fuzzing of Stripped Binaries by Incremental and Stochastic Rewriting.
本文提出 StochFuzz，一种针对 stripped binaries 的模糊测试技术。Stripped binaries 由于缺少符号信息，传统 instrumentation 方法困难。现有方案如 QEMU 依赖硬件或昂贵的动态二进
FuzzPilot: Plateau-Triggered Recipe Validation for Structured Text Fuzzing
本论文提出 FuzzPilot，一种针对 AFL++ 模糊测试工具的控制器，旨在将昂贵的推理过程移出变异热路径。当覆盖率出现平台期时，FuzzPilot 会快照当前语料库，生成候选变异配方（以 JSON 数据形式表示），在独立的 AFL++
Quality-Assured Fuzz Harness Generation via the Four Principles Framework
本文针对C/C++软件中模糊测试（fuzz testing）的关键瓶颈——fuzz harness（连接模糊器和库API的程序）的正确性问题，提出了一种自动化生成高质量harness的系统QuartetFuzz。现有的自动化harness生