随着处理器设计的不断迭代和复用，不同处理器之间往往存在相似的漏洞。现有的处理器模糊测试工具通常独立测试每个设计，无法利用先前处理器中已知的漏洞知识来指导测试，从而难以高效发现相似或变种漏洞。为解决这一问题，本文提出ReFuzz——一种基于上下文多臂老虎机（contextual bandit）的自适应模糊测试框架。ReFuzz能够从先前处理器的有效测试用例中学习，并智能地变异那些曾触发过漏洞的测试，将其复用到目标处理器（PUT）上。在给定指令集架构（ISA）下，ReFuzz通过强化学习动态选择最优的变异策略，从而提高漏洞发现效率。实验表明，ReFuzz成功发现了3个新安全漏洞和2个新功能错误。其中一个漏洞是通过复用先前处理器中已知漏洞的测试用例而发现的；一个功能错误存在于共享设计模块的三个处理器中；另一个功能错误有两种变体。此外，与现有模糊测试工具相比，ReFuzz在覆盖率上平均实现了511.23倍的加速，总覆盖率最高提升9.33%。该工作证明了在多处理器迭代开发场景下，跨设计复用测试用例的有效性，为硬件安全测试提供了新思路。