Abstract-Fuzzing är en effektiv programvara testning teknik för att hitta buggar. Med tanke på storleken och komplexiteten hos verkliga applikationer tenderar moderna fuzzers att vara antingen skalbara, men inte effektiva för att utforska buggar som ligger djupare i utförandet, eller kunna tränga djupare i programmet, men inte skalbara. I detta dokument presenterar vi en applikationsmedveten evolutionär fuzzing strategi som inte kräver någon förkunskaper om ansökan eller inmatningsformat. För att maximera täckningen och utforska djupare vägar utnyttjar vi kontroll- och dataflödesfunktioner baserade på statisk och dynamisk analys för att dra slutsatser om grundläggande egenskaper hos applikationen. Detta möjliggör mycket snabbare generering av intressanta indata jämfört med ett program-agnostiskt tillvägagångssätt. Vi genomför vår fuzzing strategi i VUzzer och utvärdera det på tre olika datauppsättningar: DARPA Grand Challenge binärer (CGC), en uppsättning av verkliga applikationer (binary input parsers), och den nyligen släppt LAVA dataset. På alla dessa datauppsättningar ger VUzzer betydligt bättre resultat än toppmoderna fuzzers, genom att snabbt hitta flera befintliga och nya fel.
Ref undersökte skärningspunkten mellan testning och evolutionära metoder, presenterade VUzzer applikation-medvetna evolutionära fuzzing strategi.
VUzzer : Application - aware Evolutionary Fuzzing
{'venue': 'NDSS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}