基于混合能量调度的定向灰盒模糊测试方法

定向灰盒模糊器是由M.B?hme于2017年首次提出的,称之为AFLGo,其将主要的测试时间花在特定的目标区域上,有良好的定向性和实效性,但其能量调度策略存在能量分配不公平问题及路径探索不全面问题.针对上述问题,提出一种混合能量调度策略,综合考虑种子的稀有性和距离值对其能量分配的影响.在整个模糊测试的过程中,不只按照AFLGo基于种子距离值的能量调度策略为种子分配能量,也设计基于路径覆盖的种子能量因子算法全面调整种子能量,以提高其路径探索及漏洞挖掘能力,实现基于混合能量调度策略的模糊测试工具Gem-energy.在五个应用程序上测试了Gem-energy.实验证明,相比AFLGO,在总路径数,唯一崩溃量以及分支覆盖率三个评估指标上Gem-energy有所提升,且具有定向能力.