paperbot · PL 论文追踪

全部论文 待读 收藏

P2 Minerva: browser API fuzzing with dynamic mod-ref analysis

Minerva:基于动态修改-引用分析的浏览器 API 模糊测试
FSE Proceedings of the 30th ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2022匹配度 2/10 · 论文聚焦浏览器API模糊测试,虽使用动态mod-ref分析,但属于软件测试领域,与用户关注的静态分析、LLM/Agent、浮点或贝叶斯程序分析等核心研究方向无直接关联。引用 19 inbox
Chijin Zhou, Quan Zhang, Mingzhe Wang, Lihua Guo, Jie Liang, Zhe Liu, Mathias Payer, Yu Jiang
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:提出 Minerva,用动态 mod-ref 分析揭示浏览器 API 间关系以缩小模糊测试搜索空间。

现代 Web 浏览器暴露大量复杂 API,显著扩大攻击面。模糊测试通过生成大量随机 API 调用检测漏洞,但任意 API 组合构成巨大搜索空间:随机选取的调用往往互不干扰(如仅在部分共享数据上计算),导致少量有趣的 API 交互被探索。Minerva 针对这一难题,引入动态 mod-ref 分析来揭示 API 之间的修改与引用关系,并据此指导测试用例生成,从而缩减搜索空间、提高浏览器 API 模糊测试发现漏洞的效率。摘要未给出具体实验评估与量化结果。

问题
浏览器 API 数量多、复杂度高,显著扩大攻击面;随机 API 调用形成巨大搜索空间且调用间难以相互影响,导致有趣的 API 交互很少被探索,如何揭示 API 关系以降低搜索空间是主要挑战。
方法
提出 Minerva,利用动态 mod-ref 分析揭示浏览器 API 调用间的修改-引用关系,并以此指导模糊测试用例生成,减少无效的随机 API 组合。
评估
所给摘要未描述具体实验设置、指标或结果,无法确定评估方式;摘要仅将缩小搜索空间并揭示 API 间关系列为浏览器模糊测试的主要挑战。
原文摘要(Abstract)

Browser APIs are essential to the modern web experience. Due to their large number and complexity, they vastly expand the attack surface of browsers. To detect vulnerabilities in these APIs, fuzzers generate test cases with a large amount of random API invocations. However, the massive search space formed by arbitrary API combinations hinders their effectiveness: since randomly-picked API invocations unlikely interfere with each other (i.e., compute on partially shared data), few interesting API interactions are explored. Consequently, reducing the search space by revealing inter-API relations is a major challenge in browser fuzzing.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot7051,
  title = {Minerva: browser API fuzzing with dynamic mod-ref analysis},
  author = {Chijin Zhou and Quan Zhang and Mingzhe Wang and Lihua Guo and Jie Liang and Zhe Liu and Mathias Payer and Yu Jiang},
  booktitle = {FSE},
  year = {2022},
  doi = {10.1145/3540250.3549107}
}