【摘 要】
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随着时代的发展和科技的进步,互联网和计算机在人类活动中起着越来越重要的作用,而其安全性也引起越来越高的关注。模糊测试是一种高效的自动化漏洞挖掘技术,在软件安全领域有着广泛的关注和运用。而为了应对日趋复杂的软件,模糊测试则需要在精确度和效率上不断做出改进。缺乏有效的种子筛选策略和变异的盲目性是目前模糊测试面临的两个问题。本文针对以上问题所作的工作和创新点为:1)针对缺乏有效的种子筛选策略的问题,研究
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随着时代的发展和科技的进步,互联网和计算机在人类活动中起着越来越重要的作用,而其安全性也引起越来越高的关注。模糊测试是一种高效的自动化漏洞挖掘技术,在软件安全领域有着广泛的关注和运用。而为了应对日趋复杂的软件,模糊测试则需要在精确度和效率上不断做出改进。缺乏有效的种子筛选策略和变异的盲目性是目前模糊测试面临的两个问题。本文针对以上问题所作的工作和创新点为:1)针对缺乏有效的种子筛选策略的问题,研究者们提出从覆盖率角度出发,以覆盖率作为衡量种子优质程度的标准,而本文则从覆盖率的基本元素基本块和分支出发对影响覆盖率的各种情况进行分析。针对不同类型的基本块和分支赋予不同权值来有效反应该种子变异的潜力大小。同时结合资源开销判断种子优质程度,提升种子筛选效果。2)针对变异盲目性问题,本文提出从逆向角度出发,分析程序中影响分支判断的汇编语句,并提取比较值,同时结合污点分析辅助定位影响分支判断的数据位置,在避免采用符号执行从而造成开销增大的同时有效提高了变异效果,提升了测试效率。3)本文设计并实现了基于上述策略的模糊测试系统,并与AFL在LAVA-M数据集和真实Linux程序上进行了对比实验,从漏洞数、挖掘效率、系统开销和覆盖率方面进行了对比分析,证实了本文策略的有效性。
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