effective-seed-scheduling-for-fuzzing-with-graph-centrality-analysis论文阅读
# 简述
种子调度,即种子选择的顺序,对 fuzzer 的性能影响很大。现有的种子调度策略基于历史变异数据,而没有考虑到 CFG 的结构信息。通过检查 CFG,可以分析出种子变异对 edge coverage 提升的情况,从而帮助进行种子调度。
理想的调度策略应当分析种子变异的所有可达 edge,但计算开销是非常大的。因此,种子调度策略必须进行近似估计。对于这样的近似估计值 A,作者有一些观察:
如果一个种子到达更多的路径,A 值应该增加
如果历史变异信息表明某一条边难以到达,或者和当前已访问的边距离远,那么 A 值应当下降
即便对于大规模的 CFG,计算 A 值也应当是高效的
作者发现...
更多...