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P2 Zeror

Zeror
ASE Proceedings of the 35th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2020匹配度 2/10 · 该论文研究覆盖率引导模糊测试中的插桩开销与覆盖率准确性,属于动态测试/漏洞检测方向;与用户关注的静态分析、LLM/Agent 增强程序分析、浮点程序分析或贝叶斯程序分析均无明显交叉。引用 36 inbox
Chijin Zhou, Mingzhe Wang, Jie Liang, Zhe Liu, Yu Jiang
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:提出 Zeror,旨在降低插桩开销并保持覆盖率准确性,从而稳定提升模糊测试的漏洞检测性能。

覆盖率引导的模糊测试是漏洞检测的主流技术,但当前方法因插桩开销而性能显著下降。已有工作通过减少插桩开销来提高模糊测试速度,却牺牲了覆盖率准确性,导致漏洞检测性能不稳定。Zeror 针对这一权衡问题,试图在低插桩开销与高覆盖率准确性之间取得平衡,从而提升模糊测试的整体效率与稳定性。由于摘要未给出具体技术细节与实验数据,其方法设计与评估结果尚待正文确认。

问题
覆盖率引导模糊测试受插桩开销拖累,现有降开销方案以牺牲覆盖率准确性为代价,导致漏洞检测性能不稳定。
方法
Zeror 旨在兼顾低插桩开销与覆盖率准确性,以提升模糊测试效率与稳定性(具体机制见正文)。
评估
摘要未提供具体评估信息;从问题定位推测应为模糊测试基准上的漏洞检测与性能对比。
原文摘要(Abstract)

Coverage-guided fuzzing is one of the most popular software testing techniques for vulnerability detection. While effective, current fuzzing methods suffer from significant performance penalty due to instrumentation overhead, which limits its practical use. Existing solutions improve the fuzzing speed by decreasing instrumentation overheads but sacrificing coverage accuracy, which results in unstable performance of vulnerability detection.

链接与引用

DOI 原文 ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot5989,
  title = {Zeror},
  author = {Chijin Zhou and Mingzhe Wang and Jie Liang and Zhe Liu and Yu Jiang},
  booktitle = {ASE},
  year = {2020},
  doi = {10.1145/3324884.3416572}
}