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摘要:
AFL作为模糊测试领域最具有代表性的工具,使用至今已发现大量软件的内存漏洞.实验表明,AFL超过60%的变异操作不会产生任何新路径,这些变异都是无效的变异.文章对AFL种子变异策略进行分析,研究并提出了一种变异策略的优化算法.该算法通过在确定性变异阶段记录种子文件的有效字节数组,在随机性变异阶段判断要变异的字节是否为有效字节来进行选择性的变异.根据所提出的算法对AFL进行了优化,实验验证了该种子变异优化算法的有效性.
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内容分析
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文献信息
篇名 模糊测试器AFL种子变异策略优化研究
来源期刊 现代信息科技 学科 工学
关键词 模糊测试 AFL 种子变异策略 错误检测
年,卷(期) 2021,(24) 所属期刊栏目 计算机技术|Computer Technology
研究方向 页码范围 142-145
页数 4页 分类号 TP391|TP311
字数 语种 中文
DOI 10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.24.036
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研究主题发展历程
节点文献
模糊测试
AFL
种子变异策略
错误检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代信息科技
半月刊
2096-4706
44-1736/TN
16开
广东省广州市白云区机场路1718号8A09
46-250
2017
chi
出版文献量(篇)
4784
总下载数(次)
45
总被引数(次)
3182
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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