XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测试器
数字电池元件测试器
先进的技术STS仪器电池元件测试仪使用Mod Ern数字技术来获得与上一代模拟电池元件测试器相比，获得新的准确性和故障检测水平。采用易于阅读的全彩色显示和简单菜单驱动的用户界面，1656和1657代表了易于使用的重要一步。两种型号均提供完全可调的测试电压，峰值输出能力为3000伏，可容纳各种隔离器间距和类型。高压输出的耐用固态切换可确保对大量应用的可靠性。易于阅读的用于应用测试电压和质量阅读的读数使该单元非常友好，需要最少的培训和设置。操作是行驶/不进行的，不需要操作员对结果的解释。使用随附的安全探针应用测试电压。发生故障时，高压会关闭，并听到和视觉警报警告操作员发生任何故障。
Autool BT760电池系统测试器用户手册
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使用 DART 引导定向灰盒模糊测试器
软件开发是一个持续、渐进的过程。开发人员不断以小批量而非一次性大批量的方式改进软件。小批量的高频率使得使用有效的测试方法在有限的测试时间内检测出错误变得至关重要。为此，研究人员提出了定向灰盒模糊测试 (DGF)，旨在生成针对某些目标站点进行压力测试的测试用例。与旨在最大化整个程序的代码覆盖率的基于覆盖范围的灰盒模糊测试 (CGF) 不同，DGF 的目标是覆盖潜在的错误代码区域（例如，最近修改的程序区域）。虽然先前的研究改进了 DGF 的几个方面（例如电源调度、输入优先级和目标选择），但很少有人关注改进种子选择过程。现有的 DGF 工具使用主要为 CGF 定制的种子语料库（即一组覆盖程序不同区域的种子）。我们观察到，使用基于 CGF 的语料库限制了定向灰盒模糊测试器的错误查找能力。为了弥补这一缺陷，我们提出了 TargetFuzz，这是一种为 DGF 工具提供面向目标的种子语料库的机制。我们将此语料库称为 DART 语料库，它仅包含与目标“接近”的种子。这样，DART 语料库就可以引导 DGF 找到目标，从而即使在有限的模糊测试时间内也能暴露漏洞。对 34 个真实漏洞的评估表明，与基于 CGF 的通用语料库相比，配备 DART 语料库的 AFLGo（一种最先进的定向灰盒模糊测试器）可以发现 10 个额外的漏洞，并且平均在暴露时间上实现了 4.03 倍的加速。
使用 DART 引导定向灰盒模糊测试器
软件开发是一个持续、渐进的过程。开发人员会以小批量而非一次性大批量的方式不断改进软件。小批量的高频率使得使用有效的测试方法在有限的测试时间内检测出错误变得至关重要。为此，研究人员提出了定向灰盒模糊测试 (DGF)，旨在生成针对特定目标位置进行压力测试的测试用例。与旨在最大化整个程序的代码覆盖率的基于覆盖范围的灰盒模糊测试 (CGF) 不同，DGF 的目标是覆盖潜在的错误代码区域（例如，最近修改的程序区域）。虽然先前的研究改进了 DGF 的几个方面（例如电源调度、输入优先级和目标选择），但很少有人关注改进种子选择过程。现有的 DGF 工具使用主要针对 CGF 定制的种子语料库（即一组覆盖程序不同区域的种子）。我们观察到，使用基于 CGF 的语料库会限制定向灰盒模糊测试器的发现错误的能力。为了弥补这一缺陷，我们提出了 TargetFuzz，这是一种为 DGF 工具提供面向目标的种子语料库的机制。我们将此语料库称为 DART 语料库，它仅包含与目标“接近”的种子。这样，DART 语料库就可以引导 DGF 找到目标，从而即使在有限的模糊测试时间内也能暴露漏洞。对 34 个真实漏洞的评估表明，与基于 CGF 的通用语料库相比，配备 DART 语料库的 AFLGo（一种最先进的定向灰盒模糊测试器）可以发现 10 个额外的漏洞，并且平均暴露时间加快了 4.03 倍。
TargetFuzz：使用 DART 引导定向灰盒模糊测试器
软件开发是一个持续、渐进的过程。开发人员不断以小批量而非一次性大批量的方式改进软件。小批量的高频率使得使用有效的测试方法在有限的测试时间内检测出错误变得至关重要。为此，研究人员提出了定向灰盒模糊测试 (DGF)，旨在生成针对某些目标站点进行压力测试的测试用例。与旨在最大化整个程序的代码覆盖率的基于覆盖范围的灰盒模糊测试 (CGF) 不同，DGF 的目标是覆盖潜在的错误代码区域（例如，最近修改的程序区域）。虽然先前的研究改进了 DGF 的几个方面（例如电源调度、输入优先级和目标选择），但很少有人关注改进种子选择过程。现有的 DGF 工具使用主要为 CGF 定制的种子语料库（即一组覆盖程序不同区域的种子）。我们观察到，使用基于 CGF 的语料库限制了定向灰盒模糊测试器的错误查找能力。为了弥补这一缺陷，我们提出了 TargetFuzz，这是一种为 DGF 工具提供面向目标的种子语料库的机制。我们将此语料库称为 DART 语料库，它仅包含与目标“接近”的种子。这样，DART 语料库就可以引导 DGF 找到目标，从而即使在有限的模糊测试时间内也能暴露漏洞。对 34 个真实漏洞的评估表明，与基于 CGF 的通用语料库相比，配备 DART 语料库的 AFLGo（一种最先进的定向灰盒模糊测试器）可以发现 10 个额外的漏洞，并且平均在暴露时间上实现了 4.03 倍的加速。
DDGF：带路径分析的动态定向灰盒模糊测试
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。
RLTG：多目标定向灰盒模糊测试
定向灰盒模糊测试可以引导模糊器探索特定的目标代码区域，在补丁测试等场景中取得了良好的效果。然而，如果有多个目标代码需要探索，现有的定向灰盒模糊测试器（如AFLGo和Hawkeye）往往会忽略一些目标，因为它们使用距离的调和平均值，倾向于测试可达路径较短的目标。此外，现有的定向灰盒模糊测试器由于程序中存在间接调用，无法计算出准确的距离。此外，现有的定向灰盒模糊测试器无法解决探索和利用问题，种子调度效率低下。针对这些问题，我们提出了一种动态种子距离计算方案，当可达路径遇到间接调用时，动态增加种子距离。此外，种子距离计算可以处理多目标场景下的偏差问题。利用种子距离计算方法，我们提出了一种基于置信上限算法的种子调度算法，以解决定向灰盒模糊测试中的探索和利用问题。我们实现了一个原型 RLTG，并在实际程序上对其进行了评估。原型评估表明，我们的方法优于最先进的定向模糊器 AFLGo。在多目标基准测试 Magma 上，RLTG 以 6.9 倍的速度重现错误，并且比 AFLGo 多发现 66.7% 的错误。
关键代码引导的灰盒模糊测试
新提交的提交容易将漏洞引入程序。作为一种有前途的对策，可以使用定向灰盒模糊测试器通过将提交更改位置指定为目标来测试提交更改。但是，现有的定向模糊测试器主要侧重于达到单个目标，而忽略了对其他受影响代码的多样化探索。因此，它们可能会忽略在远离更改位置的位置崩溃的错误，并且在多目标场景中缺乏直接性，这在提交测试的背景下都很常见。在本文中，我们提出了一种直接灰盒模糊测试器 WAFLG O ，以有效发现提交引入的漏洞。WAFLGO 采用一种新颖的关键代码引导输入生成策略来彻底探索受影响的代码。具体而言，我们确定了两种类型的关键代码：路径前缀代码和数据后缀代码。关键代码首先引导输入生成逐渐、增量地到达更改位置。然后，在保持关键代码可达性的同时，输入生成策略进一步鼓励在探索受影响代码时生成输入的多样性。此外，WAFLGO 引入了一种轻量级多目标距离度量，用于直接和彻底检查所有更改点。我们实现了 WAFLG O，并使用提交引入的 30 个真实错误对其进行了评估。与 8 种最先进的工具相比，WAFLGO 实现了平均 10.3 × 的加速。此外，WAFLGO 在测试最近 50 次提交的真实软件（包括 libtiff、fig2dev 和 libming 等）时发现了 7 个新漏洞，其中包括 4 个 CVE。
适用于半导体制造工厂中 ESD 控制应用的 ESD 事件检测器
摘要 — 设计并制作了一种单芯片静电放电 (ESD) 事件检测器，用于检测和报警半导体或集成电路 (IC) 制造环境中的 ESD 事件。实验测量结果表明，ESD 事件期间检测到的信号的峰峰值电压与其 ESD 应力电压水平具有很强的相关性。如果信号幅度高于可设置阈值并且持续时间低于 500 ns，则所提出的 ESD 事件检测器可以判定检测到的信号为 ESD 脉冲。ESD 事件检测器电路包括一个 450 MHz 对数放大器、一个比较器和一个时间鉴别器，已在单芯片中实现，总硅片面积仅为 693 × 563 µ m 2，采用 0.18-µ m CMOS 工艺制作。该检测器可检测高达 450 MHz 的高频瞬态信号，已通过检测 ESD 发生器、人体模型测试器和场感应带电设备模型测试器产生的信号在现场测试中成功验证。所提出的 ESD 事件检测器可有效地在 IC 和半导体制造工厂中执行实时 ESD 监控应用。