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FastAFLGo:Toward a Directed greybox Fuzzing

Computers, Materials & Continua 2021年第12期69卷 3845-3855页

作者： Chunlai Du Tong Jin Yanhui Guo Binghao Jia Bin Li School of Information Science and Technology North China University of TechnologyBeijing100144China Department of Computer Science University of Illinois SpringfieldSpringfield62703ILUSA Civil Aviation Management Institute of China Beijing100102China

While the size and complexity of software are rapidly increasing,not only is the number of vulnerabilities increasing,but their forms are *** has become an important factor in network attack and ***,automatic vulnerability discovery has become critical to ensure software *** is one of the most important methods of vulnerability *** is based on the initial input,i.e.,a seed,to generate mutated test cases as new inputs of a tested program in the next execution *** monitoring the path coverage,fuzzing can choose high-value test cases for inclusion in the new seed set and capture crashes used for triggering *** there have been remarkable achievements in terms of the number of discovered vulnerabilities,the reduction of time cost is still *** paper proposes a fast directed greybox fuzzing model,FastAFLGo.A fast convergence formula of temperature is designed,and the energy scheduling scheme can quickly determine the best seed to make the program execute toward the target basic *** results show that FastAFLGo can discover more vulnerabilities than the traditional fuzzing method in the same execution time.

关键词： Directed greybox fuzzing power schedule

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