基于路径风险适应度的模糊测试方法
周霞 胡勇
AFL基于遗传算法和多种变异策略来生成程序测试用例，以检测程序的漏洞，但AFL仅依赖控制流信息决定参与进一步模糊的种子，难以发现c、c++程序中存在的内存操作问题，且AFL简单的favorite策略没有充分考虑种子的特性和执行路径的特征，导致能够触发崩溃的种子迟迟不能被执行。因此，通过插桩获取程序的反馈信息，然后计算路径的风险适应度以指导种子选择，并对favorite策略进行优化，设计实现了模糊测试工具Risk-AFL。在4个应用程序上对该测试工具进行评估，结果表明，相较于其他工具，其路径发现和漏洞发现的效率都有一定提高。
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