本文针对模糊测试中未初始化内存使用（Use-of-Uninitialized-Memory, UUM）错误检测的实践难题提出了一种新的高效方案 QMSan。现有的模糊测试兼容 UUM 检测器 MSan 要求所有被测试程序的库都必须经过完全插桩才能避免误报，这在实际大规模测试中往往难以实现，导致许多程序从未接受过 UUM 错误的检测。作者指出，地址消毒等部分插桩策略只会导致漏报，而 UUM 消毒器则因可能产生误报而要求完整插桩，这严重限制了可扩展性。为突破这一限制，QMSan 采用了一种多层次的、机会主义的设计，不需要对所有代码进行基于源码的重新编译，同时保持准确性。其核心思想是：模糊测试过程中会执行大量测试用例，这为系统提供了学习“误报”特征的机会——当遇到一个候选错误时，可以通过快速技术判断其是否为真正的误报，并在后续测试中忽略相似的模式，从而避免漏报。具体实现上，QMSan 结合了 QEMU 的动态二进制翻译以解决兼容性问题，并采用轻量级代码分析技术来提升可扩展性和准确性。实验基于 10 个开源程序和 5 个专有程序进行，QMSan 发现了 44 个新的 UUM 错误。性能方面，QMSan 相比原生 QEMU 只带来 1.51 倍的开销，相比 MSan 的编译插桩有 1.55 倍的开销，且在测试中未出现误报和漏报。QMSan 已开源。该研究的主要贡献在于提供了一种无需完全插桩即可高效检测 UUM 错误的可行方案，使得模糊测试可以覆盖更多真实世界程序，推动了 UUM 漏洞检测的实用化。

该论文聚焦于未初始化内存访问导致的内存安全问题。在C和C++等语言中，约10%的内存安全漏洞源于未初始化变量。现有软件缓解措施不足，而硬件能力模型（如剑桥大学的CHERI）能有效解决空间和时间内存安全缺陷，但无法处理未初始化变量引发的未定义行为。为此，作者提出“条件能力（conditional capabilities）”扩展，在CHERI能力模型基础上增加基于先前操作的内存访问策略，例如强制执行“写入前读取（Write-before-Read）”规则，即禁止读取未被至少一次写入的内存。论文详细介绍了架构扩展、编译器支持，并在QEMU全系统模拟器和基于FPGA的CHERI-RISCV软核上进行了评估。实验表明，条件能力具有实用性，检测准确率高，且平均性能开销仅为约3.5%，与基线CHERI能力开销相当。该工作为硬件级防御未初始化内存访问提供了新思路，适合安全架构师、硬件安全研究人员以及编译器开发者阅读。