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P2 Estimating residual risk in greybox fuzzing

估计灰盒模糊测试中的残存风险
FSE Proceedings of the 29th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2021匹配度 2/10 · 该论文研究灰盒模糊测试的残存风险估计,属于软件测试与动态分析范畴,与用户关注的静态分析、LLM/Agent 改进程序分析、浮点程序分析及贝叶斯程序分析等核心方向无直接交集。引用 26 inbox
Marcel Böhme, Danushka Liyanage, Valentin Wüstholz
crossref: 2026-09-12

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一句话:针对灰盒模糊测试无法判断何时停止的问题,提出估计其残存风险的方法。

对于任何未发现错误的模糊测试活动,无论运行多久,仍存在一种残存风险:如果活动再运行一小段时间,可能会发现软件错误。灰盒模糊测试工具近年来被广泛采用,但实践者只能猜测其残存风险何时降至某个特定的最大允许阈值以下。本文致力于估计灰盒模糊测试活动中的残存风险,以帮助实践者判断测试是否足够充分、何时可以安全停止。摘要未提供具体的估计方法细节与实验结果。

问题
在灰盒模糊测试中,实践者缺乏量化残存风险的手段,只能凭猜测判断测试活动何时停止。
方法
论文提出估计灰盒模糊测试残存风险的方法(摘要未展开具体技术细节)。
评估
摘要未提及评估方式与实验结果。
原文摘要(Abstract)

For any errorless fuzzing campaign, no matter how long, there is always some residual risk that a software error would be discovered if only the campaign was run for just a bit longer. Recently, greybox fuzzing tools have found widespread adoption. Yet, practitioners can only guess when the residual risk of a greybox fuzzing campaign falls below a specific, maximum allowable threshold.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot6414,
  title = {Estimating residual risk in greybox fuzzing},
  author = {Marcel Böhme and Danushka Liyanage and Valentin Wüstholz},
  booktitle = {FSE},
  year = {2021},
  doi = {10.1145/3468264.3468570}
}