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覆盖引导模糊测试 (CGF) 已成为最流行和最有效的漏洞检测方法。它通常被设计为自动化的“黑盒”工具。安全审计员启动它，然后只需等待结果。然而，经过一段时间的测试，CGF 很难逐渐找到新的覆盖范围，因此效率低下。用户很难解释阻止模糊测试进一步进展的原因，也很难确定现有的覆盖范围是否足够。此外，没有办法交互和指导模糊测试过程。在本文中，我们设计了动态定向灰盒模糊测试 (DDGF)，以促进用户和模糊测试器之间的协作。通过利用 Ball-Larus 路径分析算法，我们提出了两种新技术：动态自省和动态方向。动态自省通过编码和解码揭示了路径频率分布的显著不平衡。基于自省的洞察力，用户可以动态地指导模糊测试器实时将测试重点放在选定的路径上。我们基于 AFL++ 实现 DDGF。在 Magma 上的实验表明，DDGF 能够有效帮助模糊测试器更快地重现漏洞，速度提升高达 100 倍，而性能开销仅为 13%。DDGF 展示了人在回路中模糊测试的巨大潜力。
DDGF：带路径分析的动态定向灰盒模糊测试
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