动态资源感知的并行模糊测试框架：提升效率与容错

本文主要探讨了动态资源感知的并行模糊测试框架的研究，针对现有并行模糊测试在测试效率、资源利用率和异常处理方面存在的问题。研究者廉美、邹燕燕、霍玮和邹维等人针对这些问题，从以下几个关键点进行了创新： 1. 测试环境构建：为了应对大规模和多场景测试需求，他们提出了一种基于云平台的动态构建方法。利用云计算的优势，可以快速部署测试环境，显著提升有效fuzz时间，从而提高测试效率。 2. 资源优化：针对并行模糊测试中的资源利用率低问题，他们设计了一种多层次并行度动态调整的资源配置策略。这种方法可以根据实际测试情况实时调整并行度，既优化了整体测试资源分配，又提升了单机的负载能力。 3. 容错处理：在大规模并行测试中，节点故障是常见挑战。为此，他们采用了基于优先级的容错处理机制，通过优先级调度，确保在节点故障时能快速恢复测试进程，减少因故障导致的测试中断。 4. 模糊测试框架：最后，研究人员构建了一个基于四级流水线并行处理结构的通用模糊测试框架。这种架构有效地将测试任务分解，提高了测试的并发性和执行效率，同时具备良好的容错能力。 总结来说，这项工作通过引入动态资源感知和云平台支持，改进了并行模糊测试的各个方面，不仅提高了测试效率，还优化了资源使用，增强了系统的容错性。这项研究成果对于提升软件安全测试的效率和可靠性具有重要意义，对于软件漏洞挖掘、并行测试等领域有着积极的推动作用。