该论文提出了ZIMPAF和RedPhuzz两个系统，以克服现有Web应用模糊测试工具的三大局限性：插桩效率低、缺乏执行环境知识、以及有限的Web领域知识。ZIMPAF是一种运行时解释器插桩工具，实现了多粒度插桩，不仅能提供分支覆盖率，还能监控错误和异常日志、函数调用和语言结构，并识别用户输入用于分支指令的情况。它创新地无需完整污点分析即可识别参数被污染的潜在脆弱函数，并标记为高价值模糊测试目标；同时，通过反向常量探测推断参数来源于常量的函数，认为其不易受攻击并跳过。RedPhuzz则利用这些信息进行高度定向的函数级和输入级模糊测试，不仅基于传统错误检测，还通过多阶段漏洞检测发现静默漏洞。此外，论文引入了三种新型变异策略：感知消毒、分支输入感知和数据类型感知变异，以提高模糊测试的针对性和有效性。在六个基准Web应用的86个测试用例上，RedPhuzz检测到了所有漏洞，而对比工具Phuzz漏掉了16个；RedPhuzz比Phuzz快73%，尽管执行了更多任务。ZIMPAF相比Phuzz的插桩工具PCOV和UOPZ，在五个基准上的吞吐量提高2.1到41.22倍，对一个基准略低（0.87倍）。