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P2 GraphFuzz

GraphFuzz
ICSE Proceedings of the 44th International Conference on Software Engineering2022匹配度 2/10 · 论文属于模糊测试与动态程序分析,虽涉及数据流图建模,但未涉及用户核心方向(LLM/Agent 与静态分析结合、浮点程序分析、贝叶斯程序分析)。其研究目标与用户画像中的 PL↔AI 交叉主题基本无关。引用 41 inbox
Harrison Green, Thanassis Avgerinos
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:GraphFuzz:将函数调用序列建模为数据流图、支持图变异的模糊测试器,可自动测试底层库 API。

本文提出 GraphFuzz,一种能够自动测试底层库 API 的模糊测试器。与现有模糊测试器不同,GraphFuzz 将程序执行过程中调用的函数序列建模为数据流图,从而可以在数据层面和执行轨迹层面同时执行基于图的变异,并感知输入结构、代码覆盖率与对象生命周期。为降低开发者集成成本,GraphFuzz 还提供了自动化规格生成器,可自动推导测试所需的 API 使用约束。作者介绍了 GraphFuzz 的设计与实现,说明其能够有效针对需要复杂调用序列和对象生命周期管理的库接口进行模糊测试。

问题
底层库 API 的模糊测试需要处理结构化输入、复杂调用序列和对象生命周期,现有模糊测试器难以有效覆盖。
方法
将已执行的函数调用序列建模为数据流图,在数据层面和执行轨迹层面进行图变异,并提供自动化规格生成器以减少开发者集成工作。
评估
论文以设计与实现为主,说明 GraphFuzz 具备结构感知、覆盖率感知和对象生命周期感知能力;摘要未给出具体实验数据。
原文摘要(Abstract)

We present the design and implementation of GraphFuzz, a new structure-, coverage- and object lifetime-aware fuzzer capable of automatically testing low-level Library APIs. Unlike other fuzzers, GraphFuzz models sequences of executed functions as a dataflow graph, thus enabling it to perform graph-based mutations both at the data and at the execution trace level. GraphFuzz comes with an automated specification generator to minimize the developer integration effort.

链接与引用

DOI 原文 ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot6935,
  title = {GraphFuzz},
  author = {Harrison Green and Thanassis Avgerinos},
  booktitle = {ICSE},
  year = {2022},
  doi = {10.1145/3510003.3510228}
}