基于控制流序列比对的智能Fuzzing测试：提升漏洞挖掘效率

本文主要探讨了一种基于控制流序位比对的智能Fuzzing测试方法，它是在国际前沿的EFS（Evolutionary Fuzzing System）研究基础上提出的创新思路。Fuzzing是一种软件测试技术，旨在发现程序中的错误和漏洞。传统的Fuzzing方法往往依赖于随机输入或固定的测试用例，而智能Fuzzing则试图通过更高级的策略来增强测试效率和覆盖率。 该研究的核心是利用遗传算法的特性，设计了一种新的适应度函数，这个函数根据控制流序列之间的比较来进行评估。控制流是指程序执行过程中指令的顺序，通过将程序执行流程映射到控制流序列，建立了数据搜索空间与程序逻辑空间之间的同构关系。这种方法的优势在于能够有效地从大量数据中提取信息，同时利用遗传算法的并行性，实现智能的程序逻辑学习，引导测试过程。 与传统Fuzzing方法如TAFT（Test Anything Fast）、TFTP（Trivial File Transfer Protocol）和针对Windows系统的Fuzzing等相比，基于控制流序位比对的智能Fuzzing方法展现出更强的逻辑覆盖能力和定向搜索的能力。例如，DART（Directed Automated Testing）也是一个著名的智能Fuzzing工具，但它主要依赖于手动编写的测试向量，而本文的方法则是通过自动学习和优化来生成测试用例。 实验结果显示，该智能Fuzzing方法在漏洞挖掘方面表现优秀，不仅能够广泛覆盖程序逻辑，还能在有限的时间内发现更多的潜在问题。这表明，对于复杂和庞大的软件系统，基于控制流和遗传算法的智能Fuzzing策略具有显著的优势，对于提高软件质量和安全性具有重要的实际应用价值。 总结来说，本文贡献了一种创新的智能Fuzzing方法，它通过控制流分析和遗传算法的结合，实现了更加高效、精准的软件测试，对于现代软件工程中的安全测试和漏洞检测具有重要的理论和实践意义。