S$^2$F：融合模糊测试、符号执行与采样的原则化混合测试
软件工程
2026-01-16 v1
摘要
集成模糊测试、符号执行与采样的混合测试已展现出优于单一技术的测试效率。然而，当前最先进的混合测试工具在两个关键方面未能充分利用符号执行与采样的能力。首先，这些工具采用定制的符号执行引擎，倾向于过度剪枝分支，导致大量时间浪费在等待模糊器提供种子，并错失发现崩溃的机会。其次，现有方法未将采样应用于合适的分支，因而无法发挥采样的全部能力。为解决这两个局限，我们提出一种新颖的混合测试架构，将传统符号执行的精确性与定制符号执行引擎的可扩展性相结合。基于此架构，我们提出了若干融合模糊测试、符号执行与采样的原则。我们在混合测试工具 SF 中实现了该方法。为评估其有效性，我们在 15 个真实程序上进行了广泛实验。实验结果表明，SF 优于当前最先进的工具，在边覆盖率上平均提升 6.14%，在发现的崩溃数量上平均提升 32.6%。值得注意的是，我们的工具在真实程序中发现了三个此前未知的崩溃。
引用
@article{arxiv.2601.10068,
title = {S$^2$F: Principled Hybrid Testing With Fuzzing, Symbolic Execution, and Sampling},
author = {Lianjing Wang and Yufeng Zhang and Kenli Li and Zhenbang Chen and Xu Zhou and Pengfei Wang and Guangning Song and Ji Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.10068},
year = {2026}
}