【摘 要】
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为增加模糊测试工具对程序的感知能力,提高样本变异效率,有效提高代码覆盖率,在原有基于覆盖率反馈基础上,提出一种结合污点分析技术的混合模糊测试样本生成手段。利用污点分
【机 构】
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信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划基金项目(2018YFB1003600),江苏省现代教育技术研究2018年度智慧校园专项课题基金项目(66981)
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为增加模糊测试工具对程序的感知能力,提高样本变异效率,有效提高代码覆盖率,在原有基于覆盖率反馈基础上,提出一种结合污点分析技术的混合模糊测试样本生成手段。利用污点分析感知程序中对魔数、哈希、类型数据字段的格式检验,辅助样本生成;采用共享生成样本的方式,与传统模糊测试工具相结合实现混合模糊测试;基于以上思路,实现混合模糊测试工具taint_fuzz,对现实使用的图像和音频解析程序(audiofile、exiv2、libav)进行测试,挖掘到多个漏洞,以此申请到5个CVE编号。测试结果表明,taint_fuz
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