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作者游伟@中国人民大学
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简介
模糊测试（Fuzzing），作为一种有效的漏洞检测技术，被广泛应用于各类软件的安全测试中。现有的基于变异的模糊测试工具，在测试用例生成策略上依然具有较大的盲目性，无法针对特定文件格式和特定漏洞类型进行有效的变异。此次报告将介绍我们的最新研究工作ProFuzzer，一种基于运行时类型嗅探的模糊测试技术。它能够自动推测输入域类型信息，并智能适配相应的变异策略，从而提高路径覆盖率和漏洞触发几率。具体而言，在模糊测试过程中，首先对单个字节进行枚举变异，通过分析变异后的运行结果，将相关联的字节组成一个输入域并确定该输入域类型；后续的变异操作以输入域为单位，对一个输入域中的多个字节按类型策略进行变异，从而缩小测试用例的搜索空间。在标准测试集和真实应用上进行测试的结果表明，ProFuzzer在路径覆盖率和漏洞触发几率上，与现有工具（AFL, AFLFast, VUzzer，QSYM等）相比，都有较优的表现。我们使用ProFuzzer工具在10个经过大量测试的常见软件中，发现了42个未知漏洞，其中30个被分配了CVE编号。
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援引https://www.inforsec.org/wp/?p=3810
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附件下载
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游伟.ProFuzzer_基于运行时类型嗅探技术提高模糊测试的漏洞发掘效果.pdf