定向灰盒模糊测试的进展、挑战与展望
密码学与安全
2023-11-22 v5
摘要
灰盒模糊测试是一种可扩展且实用的软件测试方法。大多数灰盒模糊测试工具以覆盖率为导向，因为达到高代码覆盖率更有可能发现漏洞。然而，由于大多数被覆盖的代码可能不包含漏洞，盲目地扩展代码覆盖率效率较低，尤其对于边界情况。与以无定向方式增加代码覆盖率的覆盖导向灰盒模糊测试不同，定向灰盒模糊测试（DGF）将大部分时间分配在到达特定目标（例如，易出错区域）上，而不会浪费资源去测试不相关的部分。因此，DGF特别适用于补丁测试、漏洞复现和特定漏洞检测等场景。目前，DGF已成为一个活跃的研究领域。然而，DGF存在一些值得进一步研究的普遍局限性和挑战。基于对42个与DGF密切相关的现有先进模糊测试器的调查，我们进行了首次深入研究，以总结DGF研究进展的经验证据。本文从更广阔的视角研究DGF，不仅考虑了针对特定代码部分的位置导向型，还考虑了旨在暴露异常程序行为的行为导向型。通过分析DGF研究的优势与局限，我们试图识别当前研究中的空白，同时揭示新的研究机会，并建议未来进一步探索的领域。
引用
@article{arxiv.2005.11907,
title = {The Progress, Challenges, and Perspectives of Directed Greybox Fuzzing},
author = {Pengfei Wang and Xu Zhou and Tai Yue and Peihong Lin and Yingying Liu and Kai Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.11907},
year = {2023}
}
备注
37 pages, 14 figures