系统性综述：定向模糊测试中的目标选择——评估目标选择方法
软件工程
2025-02-13 v1 密码学与安全
摘要
提高模糊测试性能的一种常见范式是聚焦于程序的选定区域而非其整体。虽然先前工作主要探索了这些位置如何被到达，但它们的选择，即"在哪里"，迄今为止很少受到关注。提高模糊测试性能的一种常见范式是聚焦于程序的选定区域而非其整体。虽然先前工作主要探索了这些位置如何被到达，但它们的选择，即"在哪里"，迄今为止很少受到关注。在本文中，我们填补了这一空白，并首次对模糊测试的目标选择方法进行了全面分析。为此，我们审视了顶级安全和软件工程会议中的论文，识别了选择目标的常用方法。通过将这些方法建模为通用评分函数，我们能够在来自OSS-Fuzz项目的1600多个崩溃语料库上比较和衡量它们的效能。我们的分析为实践中的目标选择提供了新见解：首先，我们发现简单的软件指标显著优于其他方法，包括定向模糊测试中常用的启发式方法，如最近修改的代码或带有净化器插桩的位置。其次，我们识别出语言模型作为目标选择的一个有前景的选择。总的来说，我们的工作为定向模糊测试提供了一个新视角，强调目标选择作为提高性能的独立维度。
引用
@article{arxiv.2502.08341,
title = {SoK: Where to Fuzz? Assessing Target Selection Methods in Directed Fuzzing},
author = {Felix Weissberg and Jonas Möller and Tom Ganz and Erik Imgrund and Lukas Pirch and Lukas Seidel and Moritz Schloegel and Thorsten Eisenhofer and Konrad Rieck},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.08341},
year = {2025}
}