本文提出了一种通用的语言处理器模糊测试框架，旨在解决现有模糊测试工具针对特定语言处理器（如JSON解析器、XML解析器等）定制化程度高、通用性差的问题。该框架的核心创新在于引入了语义验证机制，能够自动识别并过滤掉语义无效的测试用例，从而大幅提升模糊测试的效率和覆盖率。方法上，作者设计了一个统一的接口来适配多种语言处理器的输入规范，并利用轻量级的语义模型对生成的测试用例进行实时验证。实验在多个流行的语言处理器（包括libxml2、json-c、yaml-cpp等）上进行，结果表明该框架在代码覆盖率、漏洞发现数量上均显著优于现有的专用模糊测试工具。主要贡献包括：1）提出了一种通用且高效的语言处理器模糊测试方法；2）开发了可扩展的语义验证模块；3）通过大量实验证明了方法的有效性。适合安全研究人员和模糊测试工具开发者阅读。