【摘 要】
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模糊测试(fuzzing)具备自动化程度高、可重现性好及易扩展等特点,是软件漏洞挖掘的有效方法之一。针对其固有的测试盲目性和低效性,一批先进的灰盒模糊测试方法被提出并应用
【机 构】
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中国科学院信息工程研究所,中国科学院大学网络空间安全学院
【基金项目】
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中国科学院网络测评技术重点实验室和网络安全防护技术北京市重点实验室资助,中国科学院重点实验室基金项目(No.CXJJ-17S049)资助,国家重点研发计划项目(No.2016QY071405)资助
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模糊测试(fuzzing)具备自动化程度高、可重现性好及易扩展等特点,是软件漏洞挖掘的有效方法之一。针对其固有的测试盲目性和低效性,一批先进的灰盒模糊测试方法被提出并应用在AFL、AFLFast、Vuzzer等工具中。随着高性能芯片和云计算技术的发展,模糊测试可以充分利用其中蕴含的丰富并行计算能力、通过多实例并行的手段进一步提高单位时间内的综合测试效率,典型的代表如Xu等人提出的多核并行方法、谷歌的ClusterFuzz等。但现有并行模糊测试方法,由于不同测试实例在测试用例生成过程中缺少有效的控制,导致生
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