这篇论文针对二进制程序模糊测试（binary-only fuzzing）中的覆盖率反馈质量不佳问题，提出了一种新的编译器级插桩方法，命名为“Breaking Through Binaries”（简称BTB）。传统上，对于没有源代码的二进制程序，模糊测试工具往往依赖动态二进制插桩（DBI）或静态重写来获取覆盖率信息，但这类方法通常带来显著性能开销，且难以捕获编译器优化后的复杂语义（如函数内联、控制流合并等），导致生成的覆盖率反馈不够精确，限制了漏洞发现能力。本文的核心创新在于利用编译器前端的高级中间表示（IR）来解析二进制文件，并重新生成高质量、语义丰富的插桩代码，在保持二进制兼容性的同时，实现接近源码级插桩的覆盖率精度。具体地，作者设计了一个编译器级二进制的插桩框架，能够从二进制中恢复结构信息，并插入针对基本块、边及关键指令（如比较、跳转）的探针，这些探针经过编译器的优化调度，极大减少了运行时开销。实验部分使用了多个真实世界的开源项目（如libpng, libtiff, jq等）以及不同架构（x86-64和ARM64）的二进制，对比了最先进的二进制仅模糊测试工具（如AFL++的QEMU模式、Zydis插桩等），结果显示BTB在覆盖率、崩溃发现数量和速度方面均有显著提升，部分场景下能达到甚至超越源码级插桩的效果。论文还探讨了该方法的局限性，例如对静态链接、混淆代码的适用性问题，以及未来扩展方向。总体而言，这项工作为缺乏源码的软件安全测试提供了一种更高效、更准确的插桩方案，适合二进制分析、漏洞挖掘和模糊测试领域的研究人员与安全工程师阅读。

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）。