Source: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9833751
Authors: Heqing Huang; Yiyuan Guo; Qingkai Shi; Peisen Yao; Rongxin Wu; Charles Zhang
Download Note: https://jbox.sjtu.edu.cn/l/j1GAAq
Contributor: lt
Overview
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缘起
- 从测试用例的占比来看，导向型灰盒模糊测试所生成的“有效”测试用例，占比极低，即，绝大部分测试用例的执行路径无法抵达目标点。
- 剪去某些“无效”测试用例，可以显著地提高导向型灰盒模糊测试的效率。
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方法：通过静态分析生成一些前置条件，使得无法抵达目标点的测试用例及时地在前置条件处结束运行。
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实验：与 AFL, AFL++, Mopt, AFLGo, and Hawkeye 相比，评估 BEACON 的性能（速度和“剪枝”比例）；多因素的消融实验；分析了 BEACON 的插桩开销。
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Observation：从测试用例的占比来看，导向型灰盒模糊测试所生成的“有效”测试用例，占比极低，即，绝大部分测试用例的执行路径无法抵达目标点。剪去某些“无效”测试用例，可以显著地提高导向型灰盒模糊测试的效率。
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Methodology：通过静态分析生成一些前置条件，使得无法抵达目标点的测试用例及时地在前置条件处结束运行。
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Experiment：与 AFL, AFL++, Mopt, AFLGo, and Hawkeye 相比，评估 BEACON 的性能（速度和“剪枝”比例）；多因素的消融实验；分析了 BEACON 的插桩开销。