【摘 要】
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自动化漏洞挖掘通过构造生成优良的输入测试样本进行畸变,将畸变后的样本作为输入提交给目标程序以便执行,在执行的过程中监控程序的崩溃状态并记录导致程序崩溃的输入样本。
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自动化漏洞挖掘通过构造生成优良的输入测试样本进行畸变,将畸变后的样本作为输入提交给目标程序以便执行,在执行的过程中监控程序的崩溃状态并记录导致程序崩溃的输入样本。本文在AFLGo的基础上加入了神经网络来模拟分支行为,这样可以发现新的错误并实现更高的边缘覆盖率,LAVA数据集测试表明在确保漏洞挖掘数量的前提下,漏洞的挖掘时间显著降低。
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