2023-11-9讨论班

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fitness function: 评估测试用例的函数，要不要留下这个种子？

白盒，黑盒，灰盒(观察测试用例的执行，指导下一个，例如通过coverage作为fitness function指导下一次测试用例)

污点流分析

对于黑盒测试来说，可以自定义Coverage空间，用来补充说明自己的实验

  • 但是由于缺少语义，黑盒比较难测出bug

白盒+guidance

输入：基于生成/基于突变

符号执行

预处理：对种子的 优化/选择/修剪/重组

基于模型的生成：根据一些预定义的模型来生成输入

基于推断的生成：根据学习已有的测试数据，生成新的测试数据（可能有依赖问题，需要结合静态/动态的方法）

生成器生成：要测decoder程序(例如pdf解析器)，可以取对应的encoder程序(例如pdf生成器)，通过轻微改动生成器来获得能触发decoder bug的case【很奇怪……】

内存快照，提高fuzz效率，AFL也有持久模式的

要根据程序性质来指导fuzz，可以结合静态/动态……方法

IR根据抽象程度的不同分为HIR, MIR, LIR

MIR不依赖源语言和具体的CPU架构，通常和优化和变换有关