模糊測試白皮書2024

引言在信息技術迅猛發(fā)展的數(shù)字時代，軟件已成為一切的基石。海量代碼正在快速改變各行業(yè)的生產范式，加速全球信息技術的進步。然而，隨著開源組件和第三方代碼的廣泛應用，前所未有的安全風險也隨之而來，使得軟件安全問題成為企業(yè)乃至國家的關注焦點?！缎滤伎萍紤冒踩珳y試服務分析》報告[36]數(shù)據(jù)顯示，97%的被測目標被發(fā)現(xiàn)存在某種形式的漏洞，其中36%為嚴重及高風險漏洞，導致軟件安全“灰犀牛事件”1頻發(fā)。面對日益復雜的網絡環(huán)境和多樣化的攻擊手段，傳統(tǒng)基于規(guī)則的安全檢測方法逐漸暴露出其局限性，難以及時識別新出現(xiàn)的安全漏洞。這種局限性突顯了采用更先進、更靈活的安全技術的重要性，例如運用人工智能和機器學習技術提升安全檢測能力，以更有效地識別和應對未知的安全威脅，從而確保軟件和系統(tǒng)的安全。在此背景下，模糊測試[]（FzzTestng或Fzzng）作為驗證軟件健壯性和安全性的關鍵技術，受到了廣泛關注與應用。模糊測試通過模擬攻擊者的行為，生成大量意外或隨機的輸入，挑戰(zhàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性，旨在發(fā)現(xiàn)潛在的安全漏洞和弱點。相比傳統(tǒng)的基于規(guī)則的測試方法，模糊測試不依賴于已知的漏洞模式，而是通過隨機變異的輸入數(shù)據(jù)，全面覆蓋系統(tǒng)的各類輸入情況，從而大幅提高漏洞檢測的廣度和深度。因此，模糊測試在發(fā)現(xiàn)未知漏洞、提升測試覆蓋率以及減少誤報率方面具有無可比擬的優(yōu)勢。1“灰犀牛事件”（GreyRhinoEvent）是一個比喻性的術語，用來描述那些雖然明顯可見但通常被忽視，直到它們成為嚴重問題的大型風險。近年來，隨著大語言模型和安全智能體技術的引入，模糊測試在應對復雜軟件系統(tǒng)和未知威脅方面展現(xiàn)出更大的潛力。大語言模型通過對程序代碼的深度理解和分析，能夠生成更具針對性的測試用例，極大提升模糊測試的覆蓋率和有效性。而且，安全智能體技術能夠自動化地進行漏洞檢測、分析和修復，大幅提高整體測試效率和安全防護水平。本白皮書共分為八個部分：模糊測試概述：介紹模糊測試的基本概念和歷史發(fā)展。模糊測試技術解析：深入探討模糊測試的基本原理、關鍵技術和不同分類。應用領域分析：詳細介紹模糊測試在不同應用領域中的實際應用和效果。需求與創(chuàng)新案例：展示行業(yè)內模糊測試的最佳創(chuàng)新案例，涵蓋多個行業(yè)的具體需求和成功案例。技術實施指南：詳細講解模糊測試的技術實施，包括工具選擇、流程方法以及自動化和智能化的最新進展。挑戰(zhàn)與未來趨勢：分析當前模糊測試面臨的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢。政策和標準介紹：介紹國內外模糊測試相關的政策和標準。結論與展望：總結模糊測試的整體價值，并對未來的發(fā)展方向進行展望。目錄一、模糊測試概述 1什么是模糊測試技術 1模糊測試的歷史與發(fā)展沿革 3起源時代：隨機模糊測試 4進化時代：反饋式模糊測試 5智能時代：模糊測試智能體 7模糊測試與傳統(tǒng)測試技術的差異與優(yōu)勢 8模糊測試與傳統(tǒng)測試技術的差異 9模糊測試技術的核心優(yōu)勢 12二、模糊測試技術解析 15模糊測試的技術原理 15模糊測試的分類 20模糊測試的關鍵技術 22預處理技術 22測試用例生成技術 26調度優(yōu)化策略 29缺陷檢測技術 31測試去重和優(yōu)先級策略 36模糊測試產品的前沿研究熱點 37基于大模型的測試驅動智能生成技術 38基于大模型的種子變異和優(yōu)化技術 40基于大模型的修復代碼生成技術 42三、模糊測試的檢測對象 45應用程序模糊測試 46源代碼模糊測試 46二進制模糊測試 48BPI模糊測試 0數(shù)據(jù)庫模糊測試 53協(xié)議模糊測試 55操作系統(tǒng)模糊測試 57固件模糊測試 59四、模糊測試的需求與應用案例 62金融領域 62金融領域的模糊測試需求 62金融領域的應用案例 64智能網聯(lián)汽車領域 67智能網聯(lián)汽車領域的模糊測試需求 67智能網聯(lián)汽車領域的應用案例 70工業(yè)互聯(lián)網領域 73工業(yè)互聯(lián)網領域的模糊測試需求 73工業(yè)互聯(lián)網領域的應用案例 76軍隊軍工領域 78軍隊軍工領域的模糊測試需求 78軍隊軍工領域的應用案例 80信創(chuàng)領域 82信創(chuàng)領域的模糊測試需求 82信創(chuàng)領域的應用案例 85檢驗檢測領域 87檢驗檢測領域的模糊測試需求 87檢驗檢測領域的應用案例 89信息和通信技術領域 91信息和通信技術領域的模糊測試需求 91信息和通信技術領域的應用案例 92人工智能領域 94人工智能領域的模糊測試需求 94人工智能領域的應用案例 96區(qū)塊鏈領域 98區(qū)塊鏈智能合約的模糊測試需求 98區(qū)塊鏈領域的應用案例 100五、模糊測試的技術實施 103模糊測試工具的選擇與使用 103開源模糊測試工具 103商業(yè)模糊測試產品 107產品差異性分析 110模糊測試場景應用 115模糊測試在漏洞挖掘場景中的應用 115模糊測試在DevSecOps場景中的應用 118模糊測試在入網檢測場景中的應用 121六、模糊測試的未來與發(fā)展趨勢 125智能化模糊測試能力 125全棧漏洞檢測能力 126持續(xù)集成模糊測試能力 127并行分布式模糊測試能力 129模糊測試即服務能力 130七、模糊測試的政策與標準 132國外政策與標準 132國內政策與標準 134八、結論與展望 136九、參考資料 138圖目錄圖1模糊測試迷宮探索示意圖 2圖2模糊測試技術發(fā)展過程中的三個階段 4圖3不同階段軟件安全測試工具的生命周期 8圖4不同技術漏洞檢測能力 11圖5模糊測試技術架構五大核心模塊 15圖6模糊測試工作流程 17圖7模糊測試的分類 20圖8模糊測試不同階段關鍵技術 22圖9傳統(tǒng)模糊測試典型工作流程與能力瓶頸 38圖10云起無垠測試驅動智能生成策略 39圖11基于大模型的種子變異和優(yōu)化技術 41圖12自動化漏洞修復、驗證框架 43圖13模糊測試分類 45圖14源代碼模糊測試流程圖 47圖15二進制程序的模糊測試流程圖 49圖6bPI模糊測試流程圖 1圖17數(shù)據(jù)庫模糊測試流程圖 53圖18協(xié)議模糊測試流程圖 55圖19操作系統(tǒng)模糊測試流程圖 59圖20固件模糊測試流程圖 60圖21某銀行模糊測試方案部署圖 65圖22智能網聯(lián)汽車通信場景示意 69圖23模糊測試在汽車軟件不同測試階段的應用 71圖24汽車行業(yè)協(xié)議模糊測試案例 72圖25工業(yè)控制系統(tǒng)模糊測試框架 77圖26信創(chuàng)產業(yè)鏈 82圖27數(shù)據(jù)庫模糊測試方案圖 86圖28檢驗檢測機構模糊測試架構圖 90圖29華為模糊測試應用實踐圖 93圖30模糊測試在漏洞挖掘場景中的應用 116圖31模糊測試在DevSecOps場景中的應用 119圖32模糊測試在入網檢測場景中的應用 122表目錄表1工業(yè)互聯(lián)網攻擊典型事件 74表2模糊測試產品差異性分析 111一、模糊測試概述模糊測試[11]是一種前沿的自動化測試技術，專注于挖掘軟件系統(tǒng)中的漏洞和缺陷。它的核心理念是通過向程序輸入大量隨機、異?；蛞馔獾臄?shù)據(jù)（即“模糊”數(shù)據(jù)），從而觸發(fā)系統(tǒng)異常行為或崩潰。模糊測試不依賴已知的漏洞模式或規(guī)則，而是利用半隨機或基于人工智能的策略生成輸入，深入探索系統(tǒng)潛在的漏洞。模糊測試能夠發(fā)現(xiàn)內存泄漏、緩沖區(qū)溢出、代碼注入等安全漏洞，以及程序中的其他錯誤或異常情況。這種測試方法目前已廣泛應用于軟件開發(fā)的各個階段，包括產品測試、安全評估和漏洞挖掘等領域。本章將通過比喻生動地介紹模糊測試的基本思路，回顧其歷史與發(fā)展，分析其與傳統(tǒng)軟件安全測試方法的區(qū)別，并展示其在現(xiàn)代軟件開發(fā)和安全評估中的優(yōu)越性、重要性和廣闊前景。什么是模糊測試技術模糊測試就像一位探險家在未知迷宮中的探索。在這個比喻中，復雜的應用系統(tǒng)好比是一個充滿未知和挑戰(zhàn)的迷宮，而模糊測試器則是那位勇敢的探險家，努力探索迷宮中隱藏的秘密通道和出口。探險家依靠智慧和勇氣揭開迷宮的秘密；同樣，模糊測試器通過生成大量非預期或隨機的輸入，挑戰(zhàn)應用系統(tǒng)的極限，揭露隱藏于代碼深處的漏洞和未知威脅。其具體工作步驟和過程如下：圖1模糊測試迷宮探索示意圖進入迷宮（開始測試）：模糊測試工具就像勇敢的探險家，踏進了一個充滿未知路徑和轉折的迷宮。這個迷宮象征著一個復雜的軟件系統(tǒng)，它包含了眾多待探索和解密的執(zhí)行路徑和狀態(tài)。在這一步，探險家（模糊測試工具）準備好一切必要的裝備和信息，開始對迷宮（軟件系統(tǒng)）進行探索。迷宮探索（生成測試數(shù)據(jù)并測試）：在這場探險里，探險家不按照預定路徑尋找出口，而是隨機或啟發(fā)式引導地選擇不同路徑前行。相似地，模糊測試通過生成各種隨機或異常數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)輸入軟件系統(tǒng)中進行測試，以觀察其反應。探險家的每一步選擇都可能帶來新的發(fā)現(xiàn)，而模糊測試的每一組數(shù)據(jù)輸入同樣可能揭示出系統(tǒng)的未知行為。尋找隱藏的通道和出口（發(fā)現(xiàn)新路徑和軟件問題）：探險家可能在迷宮的每個轉角發(fā)現(xiàn)一個隱藏的通道或未知的出口。在模糊測試中，生成的異常數(shù)據(jù)可能觸發(fā)軟件系統(tǒng)中隱藏的漏洞，或導致程序行為異常，從而揭露潛在的安全問題。這一步驟至關重要，能夠幫助測試者有效識別出系統(tǒng)中的薄弱環(huán)節(jié)和潛在風險。記錄和分析（分析測試結果）：探險家在發(fā)現(xiàn)新路徑或遭遇陷阱時，會仔細記錄并分析。模糊測試過程同樣需要記錄軟件對于異常輸入的反應，并進行深入的分析，確定安全漏洞或程序錯誤的存在是真實的。詳細的記錄和分析有助于理解系統(tǒng)的行為模式，從而為后續(xù)的改進和修復提供依據(jù)。不斷迭代（持續(xù)測試）：探險家會通過不斷的探索，嘗試新的路徑，直到徹底探索迷宮的每一個角落。模糊測試亦然，通過持續(xù)生成新的測試數(shù)據(jù)，測試者能夠全面檢測并增強軟件系統(tǒng)的安全性，確保更多安全漏洞被發(fā)現(xiàn)并修復。持續(xù)的迭代測試有助于提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性，使其在面對各種異常輸入時仍能保持正常運行。通過這個比喻，模糊測試的復雜性和重要性得到了生動的詮釋。探險家的勇敢和智慧，正如模糊測試工具在揭示軟件系統(tǒng)中潛在問題時所展現(xiàn)的精確和效率。模糊測試的歷史與發(fā)展沿革模糊測試技術自從問世以來，經歷了三個顯著的技術發(fā)展階段，反映了該領域技術進步的軌跡。從最初的隨機模糊測試，到現(xiàn)在應用最廣泛的反饋式模糊測試，模糊測試技術始終是科研界與產業(yè)界關注的焦點。時至今日，隨著GPT大模型帶來的技術變革，模糊測試技術已經邁入智能化時代。圖2模糊測試技術發(fā)展過程中的三個階段起源時代：隨機模糊測試在“模糊測試”這一詞語被提出之前，最初采用的概念被稱為“猴子測試”[12]。1983年，SteveCapps開發(fā)了一款名為“Monkey”的應用程序，它通過生成隨機的鼠標點擊和鍵盤輸入來測試cWrite和cPint應用程序。測試人員認為這就像一只看不見的猴子在無規(guī)律地操作計算機，因此得名“猴子測試”。這種基于隨機輸入和操作的自動化測試方法成為了模糊測試技術的早期形式?！澳：郎y試”這一術語由Brtoniler教授在188年提出[]。一次課程實驗中，iler教授嘗試通過撥號連接遠程登錄到一個nix系統(tǒng)時，遭遇了大量干擾噪聲，導致依賴外部數(shù)據(jù)輸入的應用程序崩潰。這一經歷促使iler教授在威斯康星大學指導學生開展了一個名為“操作系統(tǒng)實用程序的可靠性”的項目。該項目組成員開發(fā)一個命令行工具，通過向nix程序發(fā)送隨機數(shù)據(jù)來測試其可靠性，并監(jiān)控程序是否會出現(xiàn)異常或崩潰。這一簡單的測試方法揭示了當時nix系統(tǒng)中超過2%的程序存在崩潰問題，展示了模糊測試在發(fā)現(xiàn)軟件缺陷方面的強大能力。此后，模糊測試作為一個概念被廣泛認知。早期模糊測試主要采用黑盒測試[7]的方法，測試人員不需要了解目標程序的內部結構和實現(xiàn)機制。他們通過觀察程序對輸入和輸出的處理來評估其性能和穩(wěn)定性。這個階段的模糊測試相對簡單，缺乏自動化工具和框架的支持，主要依賴生成半隨機數(shù)據(jù)來檢測目標程序如何處理異常輸入。測試人員使用模板式模糊測試或生成式模糊測試方法，創(chuàng)建各種隨機字節(jié)序列、字符串或數(shù)字作為輸入，以此發(fā)現(xiàn)程序的異常行為和安全漏洞。進化時代：反饋式模糊測試黑盒模糊測試方法因不深入應用程序的內部邏輯和代碼結構，測試覆蓋度和效率較低。213年，AFL（AerinFzyLop）[]框架的問世有效解決了這一問題，標志著反饋式模糊測試時代的到來。AFL指導測試。在運行時，它會收集覆蓋信息，并基于這些數(shù)據(jù)和遺傳變異算法生成新測試用例，以提高測試效率和準確性。這種策略確保測試能夠更全面地探索未覆蓋的代碼區(qū)域，從而增強發(fā)現(xiàn)軟件隱藏錯誤和未知漏洞的能力。反饋式模糊測試2的引入為安全專家提供了許多全新研究方向。從此，在大型安全產業(yè)界會議（如BlackHat[10]、Defcon[9]等）和網絡安全頂尖學術會議（如USENIXSecurity[32]、CCS[49]、S&P[49]、NDSS[48]等）中，關于覆蓋引導式模糊測試與符號執(zhí)行、污點分析相結合的討論日益增多。隨著模糊測試效率和覆蓋度的顯著提升，許多商業(yè)化的模糊測試產品也相繼推出，模糊測試已逐漸成為軟件檢測體系中不可或缺的一環(huán)。隨著機器學習和深度學習技術的發(fā)展，反饋式模糊測試的能力得到了進一步增強?；跈C器學習的模糊測試方法能夠利用歷史測試數(shù)據(jù)訓練模型，以預測哪些輸入更可能觸發(fā)新的代碼路徑或漏洞。這種智能化的測試生成策略，不僅提高了測試的覆蓋度和效率，還能夠更有效地發(fā)現(xiàn)復雜的安全漏洞。深度學習技術的應用則進一步推動模糊測試向智能化和自動化發(fā)展。通過使用神經網絡模型，測試系統(tǒng)可以自動學習和識別復雜的輸入模式，高效生成測試用例。同時，深度學習模型還可以幫助分析和分類測試結果，快速定位和修復漏洞。2反饋式模糊測試（Febc-asdFzTstng）是一種模糊測試技術，通過在測試過程中動態(tài)地收集和分析目標系統(tǒng)的反饋信息，來指導和優(yōu)化后續(xù)的測試輸入。智能時代：模糊測試智能體隨著生成式人工智能技術的飛速發(fā)展，大語言模型與模糊測試的融合為漏洞檢測與修復領域帶來了革命性進展。2023年底，云起無垠首次提出模糊測試智能體[37]架構，標志著模糊測試正式步入“智能體”時代。在反饋式模糊測試時代，許多開源模糊測試項目和商業(yè)化工具已經展示了強大的漏洞挖掘能力。然而，模糊測試工具難以實現(xiàn)自動化漏洞檢測，自動化漏洞修復難度大，使其難以大規(guī)模普及。在智能體時代，這些瓶頸得以突破。模糊測試智能體方案由代碼大模型、模糊測試引擎、靜態(tài)分析引擎和知識引擎組成，通過智能化手段實現(xiàn)自動化漏洞檢測和修復，全面提升檢測效率和覆蓋率。其中，代碼大模型具備強大的語義理解能力，能夠深入分析程序代碼的結構和邏輯，并生成測試驅動代碼和修復代碼。模糊測試引擎結合多種漏洞檢測方法，實時檢測代碼中的異常行為，并結合大模型生成的測試用例進行深入測試。靜態(tài)分析引擎主要負責語法分析，提供精確的代碼分析結果，輔助生成高質量測試驅動代碼和修復補丁。知識引擎包含種子庫、漏洞庫和修復策略庫，不僅能夠提供高質量的初始測試樣例，還可對漏洞的成因分析和歸類提供數(shù)據(jù)支撐?？傮w而言，云起無垠提出的模糊測試智能體方案，支持多種編程語言和應用場景，適用于不同開發(fā)環(huán)境，具備高效漏洞檢測、自動化漏洞修復和大規(guī)模測試覆蓋的能力，可以顯著降低人力成本。該方案不僅解決了模糊測試技術使用門檻高、漏洞修復困難的痛點，還進一步提升了模糊測試的檢測效率與覆蓋度，實現(xiàn)了真正意義上的規(guī)?；┒醋詣踊诰蚺c修復。模糊測試與傳統(tǒng)測試技術的差異與優(yōu)勢軟件安全測試是確保軟件系統(tǒng)安全性的關鍵過程，涉及對系統(tǒng)中潛在安全漏洞和弱點的持續(xù)檢測與評估。企業(yè)需定期利用專業(yè)的安全測試工具，如靜態(tài)分析、動態(tài)分析、模糊測試、滲透測試和安全漏洞掃描等，來識別并修復安全漏洞，從而有效預防潛在的安全風險。正如圖3所示，模糊測試在軟件測試的各個階段以及發(fā)布與運營階段中都起著重要作用，不僅能發(fā)現(xiàn)已知漏洞，還能挖掘未知漏洞。圖3不同階段軟件安全測試工具的生命周期具體而言，在軟件安全測試領域，模糊測試與傳統(tǒng)的基于規(guī)則的測試技術有著顯著的差異，并展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。以下將詳細闡述兩者之間的差異以及模糊測試的優(yōu)勢。模糊測試與傳統(tǒng)測試技術的差異本白皮書從測試方法、測試依賴性、測試覆蓋范圍、檢測能力和測試成本與資源五個方面，對比模糊測試與傳統(tǒng)測試技術的差異。測試方法傳統(tǒng)測試技術：主要包括靜態(tài)分析與動態(tài)分析，其中靜態(tài)分析不需要運行程序，通過檢查代碼的靜態(tài)結構（如語法和邏輯）來尋找潛在漏洞，這種方法存在嚴重的誤報干擾，依賴專家經驗進行人工降噪，耗時費力。動態(tài)測試方法主要以黑盒測試為主，旨在在不查看內部代碼的情況下測試軟件的外部功能。然而，這類方法依賴已知的攻擊模式和漏洞庫，主要集中識別已知的安全問題，存在較多的漏報與局限性。模糊測試技術：通過生成大量隨機或意外的輸入數(shù)據(jù)，動態(tài)地測試軟件系統(tǒng)。模糊測試的核心在于模擬攻擊者的行為，生成不可預測的輸入數(shù)據(jù)，挑戰(zhàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性，以發(fā)現(xiàn)潛在的安全漏洞和弱點。與靜態(tài)分析不同，模糊測試在軟件運行時進行，能夠檢測到實際運行時的缺陷和異常行為。測試依賴性傳統(tǒng)測試技術：依賴已知的漏洞模式和預定義的規(guī)則，測試重點主要集中在已知的安全問題和預定義的攻擊路徑。它們往往基于歷史數(shù)據(jù)和已知的攻擊模式進行檢測。這種方法的有效性高度依賴于漏洞庫的完備性和規(guī)則的更新速度。模糊測試技術：不依賴已知的漏洞模式，通過半隨機變異的輸入數(shù)據(jù)來全面覆蓋系統(tǒng)的各類輸入情況。模糊測試能夠生成各種非預期輸入，測試系統(tǒng)在異常情況下的表現(xiàn)，從而發(fā)現(xiàn)更多的已知、未知漏洞。其優(yōu)點在于能夠探索未被預見的輸入情況，識別出潛在的安全風險。測試覆蓋范圍傳統(tǒng)測試技術：測試范圍有限，主要集中在已知的漏洞和預定義的測試場景。由于依賴于規(guī)則和模式，這些方法容易忽略未知的威脅和意外的輸入情況。測試的深度和廣度受限于規(guī)則和模式的設計質量。模糊測試技術：測試范圍廣泛，通過半隨機生成的輸入數(shù)據(jù)，可以覆蓋更多的測試場景和潛在漏洞。模糊測試的輸入數(shù)據(jù)不受預定義規(guī)則的限制，可以探索系統(tǒng)的各種邊界情況和異常行為。這使得模糊測試能夠在更廣泛的輸入空間內發(fā)現(xiàn)更多的潛在漏洞。檢測能力圖4不同技術漏洞檢測能力傳統(tǒng)測試技術：傳統(tǒng)安全檢測技術，如SAST和SCA在已知漏洞的檢測方面表現(xiàn)良好，但對未知漏洞的檢測能力較弱。由于依賴于預定義規(guī)則和模式，傳統(tǒng)測試方法難以識別未被記錄的新型攻擊手法和漏洞。對于復雜的、未被預見的輸入模式，傳統(tǒng)方法的有效性大打折扣。模糊測試技術：在未知漏洞的發(fā)現(xiàn)方面具有顯著優(yōu)勢，能夠發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)測試技術難以檢測到的潛在安全問題。模糊測試通過隨機和變異輸入，能夠觸發(fā)系統(tǒng)中隱藏的漏洞和錯誤。其動態(tài)性使得它能夠在實際運行環(huán)境中揭示出潛在的安全缺陷。測試成本與資源傳統(tǒng)測試技術：需要投入大量的人力和時間進行規(guī)則定義、漏洞庫維護以及測試執(zhí)行。這些方法的效果很大程度上依賴于測試人員的專業(yè)知識和經驗，導致測試成本較高，效率較低。模糊測試技術：能夠自動生成測試用例并自動執(zhí)行測試，大大降低了人力成本和時間投入。特別是在引入大語言模型和安全智能體技術后，模糊測試的自動化水平和智能化程度顯著提升，進一步降低了測試成本，提高了測試效率。模糊測試技術的核心優(yōu)勢相較于傳統(tǒng)的軟件檢測技術而言，模糊測試憑借其獨特的優(yōu)勢，在不斷變化的安全挑戰(zhàn)中得以廣泛應用，已成為現(xiàn)代軟件安全測試中不可或缺的一部分。其核心優(yōu)勢包括：高覆蓋率和測試效率現(xiàn)代模糊測試工具（如AFL）采用覆蓋率引導模糊測試方案，通過計算和跟蹤程序覆蓋率來指導測試過程，能全面探索未測試的代碼區(qū)域，顯著提升測試覆蓋率和效率。此外，模糊測試能夠覆蓋更多的測試場景和邊界條件，可以在更廣泛的輸入空間內發(fā)現(xiàn)更多潛在漏洞，從而提供更全面的安全保障。動態(tài)行為檢測能力模糊測試在運行時生成并輸入隨機數(shù)據(jù)，實時觀察軟件的動態(tài)行為。這使得模糊測試能發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)靜態(tài)應用測試工具（SAST）無法檢測到的深層問題，并驗證缺陷的可利用性。在實際運行環(huán)境中測試，模糊測試能夠更準確地評估軟件的安全性和穩(wěn)定性，確保軟件在各種使用場景下的可靠性。低誤報率模糊測試通過生成隨機或特制的輸入數(shù)據(jù)并執(zhí)行目標程序，觀察程序的異常行為（如崩潰、內存泄漏等），有效減少誤報。與依賴規(guī)則和模式的傳統(tǒng)測試方法不同，模糊測試基于程序的實際運行行為發(fā)現(xiàn)問題，因此檢測結果更真實可信。低誤報率不僅提高了檢測的準確性，還減少了開發(fā)團隊在篩查和驗證漏洞上的負擔，節(jié)省大量時間和資源。發(fā)現(xiàn)未知漏洞模糊測試不依賴已知漏洞模式和特征，能發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)測試方法無法檢測到的未知漏洞，特別是0day漏洞。通過不斷變換輸入數(shù)據(jù)，模糊測試揭示程序在各種非預期輸入下的表現(xiàn)，挖掘出潛在的安全漏洞。這說明模糊測試在面對新型和未知威脅時表現(xiàn)出色，可以顯著增強軟件安全性。適應復雜系統(tǒng)模糊測試在應對復雜軟件系統(tǒng)和多樣化輸入方面表現(xiàn)優(yōu)異，能夠適應各種不同的應用場景和測試需求，包括但不限于傳統(tǒng)軟件、嵌入式系統(tǒng)及現(xiàn)代分布式應用。這種靈活性和適應性使模糊測試成為應對復雜系統(tǒng)安全挑戰(zhàn)的理想工具。自動化與智能化隨著生成式人工智能技術的飛速發(fā)展，模糊測試與大語言模型的結合進一步提升了測試的智能化水平。模糊測試智能體方案通過結合語義理解和語法分析能力，能夠深度感知被測程序結構，實現(xiàn)自動化測試驅動生成和自主調度，全面覆蓋潛在漏洞。此外，智能體還能進行成因分析和自動化漏洞修復，顯著提升了漏洞修復的效率。自動化與智能化的結合不僅提高了測試的精確性和效率，還使得模糊測試能夠持續(xù)進化，適應不斷變化的安全威脅。二、模糊測試技術解析模糊測試技術作為提升軟件安全性和穩(wěn)定性的關鍵手段，已成為現(xiàn)代軟件開發(fā)和測試流程中不可或缺的一部分。本章將深入探討模糊測試的基本原理、分類方法、核心技術及其前沿研究熱點。首先，介紹模糊測試的技術原理，闡述其工作機制和基礎理論。其次，分析模糊測試的不同分類，明確各自特點和適用場景。此外，本章節(jié)也將重點講解模糊測試的關鍵技術，包括預處理、測試用例生成、調度優(yōu)化、測試去重和優(yōu)先級策略以及缺陷檢測技術，這些技術對于提高模糊測試效率和覆蓋率至關重要。最后，探討模糊測試的前沿研究，包括大模型驅動的智能測試生成、種子變異、優(yōu)化技術以及代碼修復生成技術，以全面了解當前技術現(xiàn)狀和未來研究方向。模糊測試的技術原理模糊測試技術的原理是向軟件系統(tǒng)輸入大量隨機或半隨機生成的數(shù)據(jù)，以觸發(fā)潛在的錯誤、漏洞或異常行為。主要架構由五個核心模塊組成（如圖5所示），每個模塊承擔著不同的功能和責任，共同確保模糊測試的有效性和高效性：圖5模糊測試技術架構五大核心模塊預處理模塊負責對待測試的軟件系統(tǒng)進行初步分析和準備工作，以確保系統(tǒng)能夠接受和處理后續(xù)的測試輸入。該模塊通常會對目標程序進行靜態(tài)分析，識別程序的入口點、關鍵函數(shù)和潛在的攻擊面，為后續(xù)的模糊測試奠定基礎。預處理模塊還可能執(zhí)行一些初步的輸入驗證和格式轉換工作，以確保輸入數(shù)據(jù)的格式符合目標程序的預期。測試用例生成模塊這是模糊測試的核心組件之一，主要職責是根據(jù)程序監(jiān)控模塊反饋的信息生成大量的測試用例。通過分析程序執(zhí)行過程中的路徑信息、崩潰數(shù)據(jù)等，該模塊能夠智能化地調整和優(yōu)化測試用例的生成，以發(fā)現(xiàn)更多潛在的漏洞和問題。例如，現(xiàn)代模糊測試工具如AFL利用覆蓋引導模糊測試方案，通過實時計算和跟蹤程序覆蓋率來指導測試用例生成，確保測試全面覆蓋未被測試的代碼區(qū)域。測試調度模塊在測試用例生成完畢后，負責調用目標程序并將測試用例輸入執(zhí)行。該模塊是模糊測試的執(zhí)行者，確保每個測試用例都能準確送達并執(zhí)行。測試調度模塊還需處理測試執(zhí)行過程中的各種異常情況，如程序崩潰、超時等，確保測試過程的連續(xù)性和完整性。此外，該模塊還可能記錄測試用例的執(zhí)行時間、資源消耗等信息，為后續(xù)分析提供數(shù)據(jù)支持。檢測與評估模塊在測試用例執(zhí)行的同時，負責實時監(jiān)控目標程序的動態(tài)行為，包括種子的執(zhí)行路徑信息、程序狀態(tài)變化等。該模塊將收集到的信息反饋給測試用例生成模塊，以指導后續(xù)測試用例生成，確保測試過程具有動態(tài)適應性。如果在執(zhí)行過程中發(fā)生程序崩潰，該模塊會記錄崩潰現(xiàn)場的詳細信息，包括中斷信息、輸入信息、內存狀態(tài)以及寄存器和堆棧信息，并將這些信息傳遞給崩潰分析模塊。通過這種實時監(jiān)控和反饋機制，檢測與評估模塊能夠有效評估程序的運行狀態(tài)和安全性。缺陷分析與優(yōu)化模塊負責接收程序監(jiān)控模塊傳遞的程序崩潰信息，并基于崩潰現(xiàn)場的內存地址、寄存器、堆棧信息等進行深入分析。該模塊通過分析崩潰原因，判斷崩潰的可利用性，以確定是否存在潛在的安全風險。例如，如果崩潰是由于緩沖區(qū)溢出或內存泄漏等典型的安全漏洞引起的，崩潰分析模塊將評估其對系統(tǒng)安全的影響，并提供修復建議。崩潰分析模塊還能生成詳細的漏洞報告，幫助開發(fā)團隊理解問題根源，制定有效的修復方案。在實際的模糊測試工作中，整個流程可以被細分為圖6中的關鍵步驟，以確保測試的全面性和效率：圖6模糊測試工作流程步驟一：識別目標系統(tǒng)。首先，明確被測對象并詳細了解其類型。這包括確認目標是客戶端還是服務端程序，識別其為二進制可執(zhí)行文件還是源代碼，以及查閱是否存在已知的漏洞記錄。獲取這些信息對于制定精確的測試計劃至關重要，因為它們決定了測試的方向和深度。步驟二：識別輸入。大多數(shù)安全漏洞都是由于應用程序未能有效校驗或處理用戶輸入而產生的。成功進行模糊測試的關鍵在于識別所有可能的輸入向量。這些向量可能包括應用程序接受的頭部信息、文件名、環(huán)境變量、注冊表鍵等。全面的輸入識別有助于發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，確保測試的覆蓋充分。步驟三：生成模糊數(shù)據(jù)。在識別輸入向量之后，應根據(jù)測試對象的具體特性，制定出模糊測試數(shù)據(jù)的生成策略。這些測試數(shù)據(jù)可以是基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)的變種，也可以是程序運行時生成的臨時數(shù)據(jù)。生成多樣化的測試用例有助于揭示應用程序在不同輸入條件下的行為，從而發(fā)現(xiàn)隱藏的漏洞。步驟四：使用模糊數(shù)據(jù)執(zhí)行測試。執(zhí)行測試時，操作可能包括向應用程序發(fā)送數(shù)據(jù)包、打開文件或啟動進程等。在模糊測試中，自動化這一過程至關重要。通過自動化工具，可以大規(guī)模地生成和執(zhí)行測試用例，從而提高測試效率和覆蓋率。如果缺少自動化，測試過程將無法有效進行，容易遺漏潛在的安全問題。步驟五：監(jiān)控系統(tǒng)行為。在模糊測試過程中，實時監(jiān)控系統(tǒng)行為是必不可少的。這有助于及時發(fā)現(xiàn)任何故障或異常。若缺少有效的異常監(jiān)控，程序的異常崩潰可能會被測試人員忽略，導致無法確定引發(fā)異常的具體測試用例。通常，監(jiān)控過程是自動化的，以應對大量測試用例所帶來的高負荷。常見的異常監(jiān)控方法包括基于調試和插樁技術：基于調試的異常監(jiān)控機制：這種方法通過在調試模式下運行目標軟件，并使用操作系統(tǒng)提供的調試API開發(fā)專用的異常監(jiān)測模塊。盡管實現(xiàn)較為復雜，但其能夠高效地檢測到異常情況?；诓鍢兜漠惓１O(jiān)控機制：插樁技術[18]通過向程序內添加額外代碼（探針）來收集運行時信息，例如方法調用、參數(shù)值和返回值。這些信息有助于捕獲程序執(zhí)行的動態(tài)上下文。插樁可以是靜態(tài)的（在源代碼、中間碼或二進制代碼中插入）或動態(tài)的（在二進制執(zhí)行文件中插入）。步驟六：記錄缺陷，確定可利用性。在模糊測試中發(fā)現(xiàn)潛在故障后，接下來的步驟是驗證這些故障是否能夠穩(wěn)定復現(xiàn)。通常通過重放檢測實現(xiàn)，即利用數(shù)據(jù)包重放工具來重現(xiàn)捕獲的網絡數(shù)據(jù)包。如果能夠成功復現(xiàn)故障，則需要進一步評估該缺陷的可利用性，即判斷其是否能夠被惡意利用。通過上述一系列步驟，模糊測試不僅能夠揭示潛在的安全問題，還能評估這些問題對系統(tǒng)安全的具體影響。這樣發(fā)現(xiàn)的漏洞可以轉化為明確且可實施的安全增強措施，從而提高系統(tǒng)的整體安全性。模糊測試的分類7所示，根據(jù)測試者對被測軟件內部結構的了解程度和訪問權限的差異，模糊測試可分為黑盒、白盒和灰盒模糊測試。黑盒模糊測試

圖7模糊測試的分類黑盒模糊測試是最基礎和傳統(tǒng)的模糊測試形式。其核心特點是測試者對軟件的內部工作原理幾乎一無所知。測試完全基于對軟件外在行為的觀察，無需訪問源代碼或了解其內部結構。測試者通過向軟件輸入異常或隨機數(shù)據(jù)，觀察其反應，從而識別潛在的漏洞和缺陷。黑盒測試的優(yōu)勢在于其簡單性和直接性，能夠迅速對軟件進行廣泛的測試覆蓋。然而，由于對內部邏輯的了解有限，這種方法可能無法探測到更深層次的復雜安全問題。因此，黑盒測試適用于初步安全評估和快速檢測明顯的漏洞。白盒模糊測試白盒模糊測試與黑盒測試相反，測試者可以完全訪問軟件的內部邏輯和源代碼。這種測試方法依賴于詳細的應用程序分析技術，如靜態(tài)代碼分析和動態(tài)執(zhí)行跟蹤，能夠深入探測軟件的內部行為。白盒測試能夠系統(tǒng)地識別由特定代碼路徑觸發(fā)的漏洞，提供更高的測試覆蓋率和深入的安全評估。然而，這種方法對測試者的專業(yè)知識要求較高，同時也需要較大的資源投入。白盒模糊測試特別適合于需要深入了解和評估軟件安全性的場景，如關鍵基礎設施的軟件評估和高安全性要求的應用程序測試?；液心：郎y試灰盒模糊測試結合了黑盒和白盒測試的優(yōu)勢，提供了一種平衡的方法。測試者對軟件的內部信息有一定了解，但無需完全訪問源代碼。灰盒測試通常依賴于對部分代碼結構的知識，如通過程序插樁收集運行時的反饋信息，以指導測試用例的生成和調整。這種方法既保持了黑盒測試的靈活性和快速性，又通過有限的內部視角提升了測試的效率和有效性?；液心：郎y試適用于需要在有限資源和時間內進行有效安全評估的場景，是在實際應用中常用的一種方法。模糊測試作為一種重要的安全測試方法，通過不同的方式（黑盒、白盒、灰盒）為軟件安全性提供了不同層次的保護。每種測試方法都有其獨特的優(yōu)勢和適用場景。在實際應用中，選擇適當?shù)哪：郎y試方法，結合具體的需求和資源，能夠最大化測試效率和安全評估的覆蓋范圍。通過綜合運用這些方法，能夠更好地識別和修復軟件中的潛在安全漏洞，提升軟件的整體安全性和可靠性。模糊測試的關鍵技術模糊測試是一種有效的自動化測試技術，其通過生成大量隨機或意外的輸入數(shù)據(jù)，來發(fā)現(xiàn)軟件系統(tǒng)中的潛在漏洞和弱點。為了實現(xiàn)這一目標，模糊測試依賴于多種關鍵技術，這些技術不僅提高了測試的效率和覆蓋率，還增強了對復雜系統(tǒng)和未知漏洞的檢測能力。以下是模糊測試的主要關鍵技術：圖8模糊測試不同階段關鍵技術預處理技術在開始模糊測試流程之前，許多模糊測試工具需要執(zhí)行一系列預處理步驟。這些步驟主要涉及對目標程序的插樁，目的是去除潛在的冗余配置，優(yōu)化種子集，并創(chuàng)建能有效觸發(fā)應用程序的測試案例。此外，預處理階段還包括為接下來的輸入生成（即輸入生成階段）做好準備，建立必要的模型。本文將詳細探討以下四種核心的預處理技術：程序插樁技術程序插樁技術可以分為靜態(tài)插樁和動態(tài)插樁兩種類型。靜態(tài)插樁在程序運行前的預處理階段進行，通常作用于源代碼或中間代碼，并在編譯時完成。這種方式的優(yōu)勢在于，處理是在運行前完成的，因此運行時的開銷相對較低。如果程序依賴庫文件，這些庫也需要進行插樁，通常是通過使用相同技術重新編譯實現(xiàn)的。除了源代碼，也有針對二進制代碼的靜態(tài)插樁工具。相比之下，動態(tài)插樁雖然在運行時開銷更大，但它可以在程序運行時方便地對動態(tài)鏈接庫進行插樁。當前，有多種著名的動態(tài)插樁工具，如Dynns[]、DynoO[]、Pi[]、Vlgin[]和E[]。模糊測試工具可能支持一種或多種插樁技術。例如，AFL既可以在源代碼級別通過修改編譯器實現(xiàn)靜態(tài)插樁，也可以利用QEMU在二進制級別進行動態(tài)插樁。在采用動態(tài)插樁時，AFL可執(zhí)行代碼進行插樁；二是通過啟用AFL_NT_LBS選項，對目標程序及其所有外部庫代碼進行插樁。后者雖然能增加代碼的覆蓋范圍，但也可能擴大AFL的測試范圍。通過這些方式，可以收集包括程序的抽象語法樹（AST）[]、程序調用圖（CG）[15]和控制流圖（CFG）[16]在內的各種執(zhí)行信息。插樁技術能夠詳細跟蹤程序的執(zhí)行路徑和覆蓋范圍，從而極大地提升測試的效果和效率。種子選擇技術種子選擇技術在提升模糊測試效率中扮演著至關重要的角色。在每輪測試開始時，從種子池中選擇合適的種子進行變異是一個關鍵步驟。通過有效的種子選擇策略，可以挑選出高質量的種子作為初始測試用例，從而全面探索程序的各個部分。高效的種子選擇策略不僅能顯著提高代碼覆蓋率，還能增加發(fā)現(xiàn)潛在漏洞的機會。為了解決這一問題，研究人員開發(fā)了多種方法和工具。一個常用的策略是尋找能最大化特定覆蓋度量如節(jié)點覆蓋率）的最小化種子集合，這個過程被稱為計算inse。例如，如果一個種子集合Cs1s2，它們覆蓋了不同的程序地址。如果s3s1s2用s3理論得到了米勒研究的支持，該研究表明，代碼覆蓋率每提高1%，漏洞發(fā)現(xiàn)率就會增加09。此外，這種策略還可以作為測試過程中的一個反饋更新機制，特別適合那些可以持續(xù)添加新種子的模糊測試工具。在實際應用中，模糊測試工具采用了多種覆蓋度量標準。例如，AFLminset，并使用對數(shù)計數(shù)器來區(qū)分不同的分支。而Honggfuzz[17]則通過執(zhí)行指令數(shù)、分支數(shù)和獨立基本塊數(shù)來衡量覆蓋率，這使得測試器可以將執(zhí)行時間較長的路徑考慮進minset，有助于發(fā)現(xiàn)服務拒絕或性能相關的問題。種子修剪技術在模糊測試過程中，種子修剪技術被廣泛應用，以優(yōu)化內存使用效率并提高測試吞吐量。種子修剪指的是在保持種子覆蓋率不變的前提下，通過減少種子大小來提升測試效率。這個過程通常在主模糊測試循環(huán)之前或作為更新過程的一部分進行。AFL是一個著名的模糊測試工具，它應用種子修剪技術，通過迭代使用與代碼覆蓋率相關的工具來修剪種子，確保修剪后的種子保持相同的覆蓋范圍。研究者Rebert等人的研究進一步證實了種子修剪的有效性。他們發(fā)現(xiàn)，使用最小尺寸算法選出的小種子，比隨機選取的種子更有效地降低了唯一錯誤的發(fā)生率。特別是在針對Lix系統(tǒng)調用處理程序的模糊測試中，oonhine工具對syzlle[]進行了擴展，在保持靜態(tài)分析識別出的調用依賴性的同時，減少種子文件的大小。通過這種優(yōu)化，模糊測試工具可以更高效地利用內存并提高測試吞吐量，從而更快地發(fā)現(xiàn)潛在漏洞。驅動程序技術當直接對目標應用進行模糊測試遇到障礙時，開發(fā)專用的驅動程序（harness[54]）成為一種行之有效的策略。這種方法通常在模糊測試的初期階段手動執(zhí)行，并且只需進行一次。例如，在對庫文件進行模糊測試時，需要設計專用的驅動程序來調用庫中的函數(shù)。類似地，為了測試內核，內核模糊測試工具可能會通過模糊測試特定的用戶級應用程序，間接實現(xiàn)對內核的測試。通過這些專用驅動程序，可以更精準地控制測試范圍和細節(jié)，確保測試的覆蓋率和深度。通過采用上述預處理技術，可以大幅提升模糊測試的覆蓋范圍和效率，從而更有效地發(fā)現(xiàn)程序中的潛在漏洞。測試用例生成技術生成測試用例是模糊測試過程中一個關鍵環(huán)節(jié)，它直接決定了測試的有效性以及是否能夠成功發(fā)現(xiàn)缺陷?；谀０娴纳刹呗酝ㄟ^根據(jù)程序輸入的預期格式生成各種合法和非法的輸入數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)程序中的漏洞和錯誤。在這種測試中，測試數(shù)據(jù)是通過分析目標軟件的輸入格式并創(chuàng)建符合該格式的輸入數(shù)據(jù)生成的。這些數(shù)據(jù)通常通過一些規(guī)則、模式或生成器生成，以確保覆蓋各種邊界情況和輸入組合?；谏傻哪：郎y試的核心思想是生成具有高度多樣性的輸入，以盡可能地探索程序可能存在的漏洞?；谧儺惖纳刹呗酝ㄟ^修改現(xiàn)有的有效輸入數(shù)據(jù)來生成大量的測試用例，以發(fā)現(xiàn)程序中的漏洞和錯誤。在這種測試中，測試數(shù)據(jù)通常來自于真實的應用場景或以前的測試用例，然后通過隨機或有目的地修改它們來創(chuàng)建新的輸入。這些修改可以包括添加、刪除、替換或重新排序數(shù)據(jù)的部分，以及對數(shù)據(jù)進行簡單的變換或擾動?；谧儺惖哪：郎y試的關鍵思想是通過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行變異來盡可能地覆蓋程序的不同執(zhí)行路徑，以發(fā)現(xiàn)潛在的漏洞和異常行為?；诎缀械纳刹呗曰诎缀械哪：郎y試是一種依賴對程序內部結構深入了解的軟件測試策略，旨在生成針對性更強、覆蓋更廣的測試用例。在白盒模糊測試領域，有三種先進技術特別值得關注：動態(tài)符號執(zhí)行[]（ConolicTestng）：動態(tài)符號執(zhí)行結合了傳統(tǒng)符號執(zhí)行與具體執(zhí)行的優(yōu)勢。該技術通過符號值運行程序，并為每個條件分支建立路徑公式，然后利用ST（StisfbiityodloTheoresSover）求解器檢查路徑公式的滿足情況，從而生成具體的輸入值。動態(tài)符號執(zhí)行的優(yōu)點在于降低了符號約束的復雜度并提高了路徑覆蓋率。然而，由于需要對程序指令進行細致分析，其執(zhí)行速度較慢。為提高效率，常用策略包括縮小分析范圍和結合灰盒模糊測試技術。引導模糊測試[]（GiddFzzng）：引導模糊測試結合了程序分析技術（無論是靜態(tài)還是動態(tài)）與模糊測試，以增強測試用例的生成效能。該方法首先對程序進行分析，捕獲關鍵信息，然后基于這些信息生成更有針對性的測試用例，從而提高測試的效率和效果。待測程序變異與校驗繞過技術：待測程序變異與校驗繞過模糊測試的主要挑戰(zhàn)是如何繞過程序內置的校驗和驗證機制，這些機制通常在輸入數(shù)據(jù)處理前執(zhí)行，導致一些測試用例因不滿足特定條件而被提前排除，限制了模糊測試的漏洞探索范圍。以下三種技術通過智能變異有效繞過內置檢查機制，提升測試用例生成效率和漏洞發(fā)現(xiàn)能力。Tintco[]的“校驗和感知模糊測試”利用污點分析技術，識別并修改校驗和計算指令，以繞過驗證，使修改后的測試用例被程序接受。若程序崩潰，Tintcoe生成匹配正確校驗和的測試用例，為未修改程序生成有效數(shù)據(jù)。Cblero等提出的“拼接動態(tài)符號執(zhí)行”技術，生成能繞過校驗和驗證的測試用例，提升模糊測試的有效性和覆蓋范圍。TFuzz在灰盒模糊測試中標識非關鍵檢查（NCC）分支，即那些可以修改而不影響程序主邏輯的條件分支。當發(fā)現(xiàn)新路徑停滯時，TFuzz修改一個NCC并重新進行模糊測試。如修改后的程序版本發(fā)現(xiàn)崩潰，TFuzz以驗證其有效性。調度優(yōu)化策略在模糊測試中，調度優(yōu)化策略負責選擇下一輪迭代的配置。其目標是基于現(xiàn)有信息，如發(fā)現(xiàn)更多獨特漏洞或更全面地覆蓋輸入集合。調度算法需要在探索（收集更多信息以指導未來決策）和利用（使用當前最有效的配置進行測試）之間取得平衡，這一過程也被稱為模糊配置調度問題[]（FzzConfirtionSheling,FC。黑盒模糊測試的調度優(yōu)化策略黑盒模糊測試的調度優(yōu)化策略[22]通過分析測試結果（如發(fā)現(xiàn)的崩潰和錯誤數(shù)量及測試耗時）來提高測試效率和效果。首先，記錄和分析每次測試中發(fā)現(xiàn)的崩潰和錯誤數(shù)量，以優(yōu)化輸入生成策略。其次，通過分析測試耗時，識別出耗時較短但漏洞發(fā)現(xiàn)效果顯著的輸入配置，優(yōu)先選擇這些配置進行測試。為了增加發(fā)現(xiàn)漏洞的可能性，調度算法需要確保輸入多樣性。通過變異和交叉操作，生成更多不同類型的輸入，覆蓋更廣泛的輸入空間。反饋機制可以根據(jù)每輪測試結果動態(tài)調整輸入生成策略，例如增加表現(xiàn)突出的輸入類型的生成頻率。通過這些優(yōu)化策略，黑盒模糊測試可以更高效地發(fā)現(xiàn)程序中的崩潰和漏洞，提高軟件質量和安全性?；液心：郎y試的調度優(yōu)化策略灰盒模糊測試的調度優(yōu)化策略[24]通過利用代碼覆蓋率等信息來優(yōu)化測試。AFL通過遺傳進化算法（EA）領先于該領域。EA維護配置種群及其適應度值，通過變異和重組產生更優(yōu)配置。其核心包括確定配置適應度、配置選擇方法和應用方式。AFL優(yōu)先使用涉及控制流邊緣且快速小巧的“fvorie”配置。B?he等研究者改進了AFL，創(chuàng)造了AFLst。AFLst[]引入兩個新標準：偏好選擇遍歷次數(shù)少的控制流邊緣和執(zhí)行次數(shù)少的路徑，并通過優(yōu)先級改進配置選擇機制。AFLFast提升了模糊測試效率?？傊?，灰盒模糊測試通過結合代碼覆蓋率和進化算法，顯著提升了測試效果和效率。智能選擇高潛力配置和改進的調度策略，使其更高效地發(fā)現(xiàn)軟件漏洞和錯誤，提高軟件質量和安全性。白盒模糊測試的調度優(yōu)化策略白盒模糊測試的調度優(yōu)化策略[25]利用程序的內部信息，如源代碼、數(shù)據(jù)流和控制流信息，來指導模糊測試過程。其優(yōu)化包括基于符號執(zhí)行技術生成路徑約束條件，以探索更多未覆蓋路徑；根據(jù)路徑重要性和復雜度進行優(yōu)先級排序，優(yōu)先測試復雜路徑以提高漏洞發(fā)現(xiàn)率；結合靜態(tài)和動態(tài)分析信息，優(yōu)化種子調度和輸入生成；以及采用分布式調度策略，將測試任務分配到多個節(jié)點并行執(zhí)行，顯著提升測試效率和覆蓋率。通過這些方法，白盒模糊測試能更高效地發(fā)現(xiàn)軟件漏洞和錯誤，提高軟件質量和安全性。缺陷檢測技術在模糊測試過程中，缺陷檢測技術是確保軟件安全性的重要手段。以下是幾種常見的缺陷檢測技術及其應用。內存錯誤檢測工具內存錯誤檢測工具主要針對兩類安全問題：空間錯誤和時間錯誤。空間錯誤包括緩沖區(qū)溢出或下溢，發(fā)生在指針解引用越出其目標對象邊界時。時間錯誤則發(fā)生在對象銷毀后，指針仍嘗試訪問該內存位置，如使用已釋放的內存。典型的內存錯誤檢測工具包括：地址檢查器[]（ASn）：ASn是一個在編譯時插入檢測代碼的工具，能夠快速檢測空間和時間錯誤。雖然使用ASan會導致運行時間增加約73%，但它通過陰影內存技術在內存被解引用前檢查其有效性，從而有效識別不安全的內存訪問。此外，ASan的增強版MEDS通過創(chuàng)建“紅區(qū)”（不可訪問的內存區(qū)域）進一步提升了檢測效果，使程序更容易因內存錯誤而崩潰，從而更快發(fā)現(xiàn)問題。SofBond/CT[]：該工具在編譯時追蹤指針的邊界和生命周期信息，理論上能夠檢測所有空間和時間錯誤。雖然它比ASan更全面，但也帶來了約116%的運行時間開銷。CVe[]、TyeS[]與HeTye[]：這些工具專注于檢測C++中的不當類型轉換。例如，它們可以識別將基類對象錯誤地轉換為派生類對象的情況。這樣的類型轉C++編程中相當常見且危險，這些工具的使用能夠提高程序的安全性。未定義行為檢測工具C語言等編程語言中，未定義行為的具體表現(xiàn)可能因編譯器而異，導致程序在不同編譯器上表現(xiàn)不一致，進而引發(fā)漏洞。為了發(fā)現(xiàn)和解決這些問題，以下是幾種常見的未定義行為檢測工具及其特點：內存檢查器[]（Sn）：Sn專門用于檢測C和C++程序中因使用未初始化內存而導致的未定義行為。它通過陰影內存技術追蹤每個位的初始化狀態(tài)，確保在使用前每個位都已初始化。然而，這種方法會導致大約150%的性能開銷。未定義行為檢查器[]（BSn）BSn通過在編譯時修改程序代碼，檢測各種未定義行為。這些行為包括使用不對齊指針、零除法、解引用空指針和整數(shù)溢出等。通過這種方式，UBSan可以有效地發(fā)現(xiàn)潛在的漏洞并防止它們在運行時引發(fā)問題。線程檢查器[]（TSn）：TSn用于檢測數(shù)據(jù)競爭問題。數(shù)據(jù)競爭通常發(fā)生在兩個線程并發(fā)訪問同一內存位置且至少一個線程執(zhí)行寫操作時，可能導致數(shù)據(jù)損壞并且難以復現(xiàn)。TSan效地檢測和防止數(shù)據(jù)競爭。Web漏洞檢測工具Web漏洞檢測工具用于識別和修復Web應用中的安全漏洞，以下是幾種常見的工具及其特點：SSFz[]：這是一個專門用于檢測服務端請求偽造（SS漏洞的工具。SSRFuzz通過檢測PHP程序中的服務端請求行為，如網絡請求或者文件訪問，以系統(tǒng)化識別SSF漏洞相關的Sink函數(shù)。通過將動態(tài)污點分析與模糊測試結合，SSF能夠快速搜索Web應用程序中觸發(fā)SFsink的潛在參數(shù)列表，并生成多樣化的輸入，以提升檢測SSRF漏洞的效果。eleonFz[]：這是一個專門用于檢測跨站腳本（SS）攻擊的工具。eleonFzz通過解析真實Web瀏覽器中的測試用例，提取DM樹，并將其與已知的XSS攻擊模式進行比較，以識別成功的XSS攻擊。通過與模糊測試結合，eleonFzz能夠生成多樣化的輸入，模擬攻擊者可能嘗試的各種惡意輸入，進一步提升檢測XSS漏洞的效果。4SL[]：這個工具采用類似技術來檢測SL注入攻擊。由于從Web應用響應中難以可靠地檢測SL注入，4Li通過數(shù)據(jù)庫代理攔截Web應用與數(shù)據(jù)庫之間的通信，檢查輸入是否觸發(fā)了有害行為，從而有效識別SQL注入攻擊。結合模糊測試，μ4Li能夠自動生成并測試大量不同的輸入，發(fā)現(xiàn)那些可能觸發(fā)SL注入漏洞的特定輸入模式，提高檢測的全面性和精度。AS[]（nterciveAplitionSecriyTestng）：AST是一種交互式應用安全測試工具，能夠實時監(jiān)測和檢測Web應用中的安全漏洞。它通過在應用運行時注入檢測代碼，實時分析應用行為并識別潛在漏洞，如XSS、SQL注入和其他常見Web攻擊。AST工具結合了靜態(tài)和動態(tài)分析的優(yōu)點，提供更全面的漏洞檢測能力。通過與模糊測試結合，AST工具可以在檢測過程中不斷生成和測試新的輸入數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)更多潛在的安全漏洞，增強檢測的深度和廣度。語義差異檢測工具語義差異檢測工具在模糊測試中扮演著發(fā)現(xiàn)語義錯誤的關鍵角色，通過比較行為相似但不完全相同的程序，這些工具能夠揭露潛在的錯誤。差分測試通過比較多個程序或同一程序在不同輸入下的行為，來識別潛在的語義錯誤，尤其適用于發(fā)現(xiàn)復雜的、僅在特定條件下出現(xiàn)的錯誤。多種模糊測試工具采用差分測試來識別程序間的行為差異，這些差異通常標示著錯誤。黑盒差分模糊測試不依賴于程序的源代碼，而是通過觀察輸入輸出關系來識別錯誤，具有較強的適應性和廣泛的應用前景。結合模糊測試，語義差異檢測工具能夠自動生成和測試大量輸入，模擬多種運行場景，揭示程序在不同條件下的行為差異。模糊測試通過生成隨機或特定模式的輸入，幫助檢測工具發(fā)現(xiàn)平常難以捕捉的語義錯誤，尤其是在應對復雜應用程序時，這種隨機性和多樣性為漏洞檢測提供了強有力的支持。這種結合不僅提高了測試覆蓋率，還使檢測結果更加可靠，有助于開發(fā)人員及時發(fā)現(xiàn)并修復潛在的語義錯誤，從而提高程序的健壯性和安全性。通過不斷優(yōu)化和改進，語義差異檢測工具在保障軟件質量和安全性方面發(fā)揮著越來越重要的作用。HDif[]：HDiff是一個高效的差分計算和應用框架，結合了自然語言分析和差異測試技術，旨在自動化發(fā)現(xiàn)HTTP軟件實現(xiàn)中的語義差異問題。它通過從RFC文檔中自動提取規(guī)范約束，并對不同HTTP軟件實現(xiàn)進行差異測試。WAMnis[]：該工具可以自動化檢測Web應用防火墻（WAF）中的協(xié)議層通用繞過漏洞。WAFWeb系統(tǒng)最主流的安全防護方案。傳統(tǒng)WAF繞過工具如SLp利用WAF規(guī)則集的遺漏，特定Pyld繞過WAF，不具備通用性。WAFns利用WAF與后端Web應用框架的協(xié)議層面漏洞歧義繞過WAF，有效協(xié)議層WAF通用繞過漏洞。結合混合模糊測試，WAFns能夠利用開源Web框架的代碼覆蓋率，自動生成并測試大量不同的輸入，并對WAF系統(tǒng)進行黑盒測試，以快速發(fā)現(xiàn)那些可能造成WAF歧義漏洞的樣例。缺陷檢測技術在軟件開發(fā)過程中起著至關重要的作用。通過有效利用內存錯誤檢測工具、未定義行為檢測工具、Web漏洞檢測工具和語義差異檢測工具，開發(fā)人員可以及時發(fā)現(xiàn)并修復潛在的安全漏洞和錯誤，從而提高軟件的安全性和可靠性。隨著技術的不斷進步，這些工具將繼續(xù)發(fā)展，為軟件質量保障提供更強有力的支持。測試去重和優(yōu)先級策略在模糊測試過程中，測試去重和優(yōu)先級設置是提高測試效率和有效性的重要策略。測試去重能夠減少冗余測試用例、節(jié)約資源，而優(yōu)先級設置則有助于集中精力解決最嚴重的漏洞問題。測試用例去重算法在模糊測試中，去重是剔除重復測試用例的重要步驟，旨在形成一個能揭示獨特錯誤的測試用例集合。這不僅節(jié)約磁盤空間和資源，還能幫助用戶更輕松地識別和分析不同的錯誤類型。當前，常用的去重技術包括基于棧回溯哈希去重、基于覆蓋率去重和基于語義感知去重?；跅；厮莨Ｈブ赝ㄟ^捕獲崩潰時的調用?；厮莺头峙錀９崿F(xiàn)去重，有些實現(xiàn)會生成一個主要哈希和一個次級哈希以提高效率。基于覆蓋率去重的工具如AFL，通過源代碼插樁記錄測試用例發(fā)現(xiàn)的新路徑，將這些路徑視為獨特?；谡Z義感知去重的RETracer[59]利用逆向數(shù)據(jù)流分析技術，從崩潰事件中提取語義信息進行分群，識別觸發(fā)錯誤的指令和最高級別函數(shù)。測試用例最小化算法測試用例最小化是模糊測試中的關鍵步驟，旨在簡化測試用例，生成能觸發(fā)相同錯誤的更小、更精簡的版本。不同的模糊測試工具實施了各自的最小化算法。例如，BFF[26]使用專為模糊測試設計的算法，盡量減少與原始種子文件的差異。AFL通過將字節(jié)置零和縮減長度實現(xiàn)簡化。Lithium是一種通用測試用例最小化工具，通過指數(shù)級減小尺寸，移除測試用例中的連續(xù)行或字節(jié)塊。此外，還有適用于多種格式的delta調試工具和針對特定格式的CReduce，用于C/C++文件。盡管專用技術在處理文件類型上有限制，但由于能理解目標語法，通常比通用技術更高效。優(yōu)先級設置與漏洞可利用性分析模糊測試中的優(yōu)先級排序主要基于漏洞的嚴重性及其獨特性，特別是在內存漏洞的情況下。漏洞的可利用性決定了攻擊者能否制定出有效的利用代碼，防御方通常優(yōu)先修補可被利用的漏洞。微軟的!exploitable系統(tǒng)結合啟發(fā)式算法與污點分析評估崩潰可利用性，引領了這一趨勢。隨后，GDB[27]的可利用性插件和蘋果的CrashWrangler[28]等基于規(guī)則的啟發(fā)式系統(tǒng)也相繼出現(xiàn)，盡管這些系統(tǒng)的準確性尚未經過系統(tǒng)性驗證。模糊測試產品的前沿研究熱點盡管模糊測試技術在軟件安全領域發(fā)揮著關鍵作用，但其應用仍面臨使用門檻高、隨機性影響檢測效率與覆蓋度、以及漏洞修復自動化等挑戰(zhàn)。為提升檢測能力，當前的研究熱點包括智能變異策略優(yōu)化、測試工具的易用性改進、測試覆蓋度評估和自動化漏洞修復等。國內以云起無垠為代表的公司通過引入大模型技術，打造出更加易用、高效的模糊測試智能體產品，顯著降低了使用門檻，提高了測試效率和覆蓋度。通過這些努力，模糊測試技術將不斷發(fā)展，為軟件安全保障提供更強有力的支持。圖9傳統(tǒng)模糊測試典型工作流程與能力瓶頸基于大模型的測試驅動智能生成技術高質量的測試驅動對于保障模糊測試的高效、穩(wěn)定運行至關重要。傳統(tǒng)模糊測試方案針對測試驅動的生成方法主要有兩類：測試人員手動編寫：這不僅需要測試人員了解被測目標代碼的結構信息，例如函數(shù)調用關系、參數(shù)類型及參數(shù)間的邏輯關系，還需要熟悉測試驅動的編寫規(guī)范。整個過程對測試人員的技術素養(yǎng)要求高，并需要投入大量時間。例如，為100個函數(shù)入口編寫測試驅動代碼可能需要8小時的投入。通過靜態(tài)分析代碼結構自動生成測試驅動代碼：盡管通過靜態(tài)分析可以生成測試驅動代碼，但由于靜態(tài)分析只能分析代碼結構與語法信息，缺乏對代碼語義的理解，導致自動生成的函數(shù)入口參數(shù)類型有限制或驅動代碼質量不高，甚至可能引起缺陷檢出的誤報，增加人工復核的成本。有別于傳統(tǒng)方案，云起無垠采用“靜態(tài)分析+大語言模型”的方式，從“輸入—生成—反饋”三個階段，構建了一套完整的測試驅動智能生成框架。圖10云起無垠測試驅動智能生成策略輸入階段：秉承“輸入質量越高輸出質量越高”的原則，通過靜態(tài)分析提取測試函數(shù)的詳細簽名信息，并結合提示詞工程構造完整的上下文。詳細的簽名信息和上下文確保了輸入數(shù)據(jù)的高質量，為后續(xù)生成階段提供了堅實基礎。驅動生成階段：云起無垠基于自研的安全大語言模型SecP[]，提升了模型驅動生成的能力。SecGPT利用其強大的語義理解和生成能力，能夠自動生成高質量的測試驅動代碼，克服了傳統(tǒng)靜態(tài)分析方法的局限性。SecGPT不僅能夠識別復雜的函數(shù)調用關系和參數(shù)類型，還能夠理解代碼的語義，生成更準確、更有效的測試驅動。反饋階段：在反饋階段，模型會進行驅動的正確性驗證，并結合驗證日志進行持續(xù)優(yōu)化。通過反復的迭代測試和優(yōu)化，確保生成的測試驅動代碼不僅正確，還能高效地覆蓋目標代碼的各種行為路徑。最終，通過這種“靜態(tài)分析+大語言模型”的創(chuàng)新方式，云起無垠實現(xiàn)了高質量測試驅動的自動生成，極大降低了測試人員的使用成本，提高了測試效率。這一智能生成框架，不僅簡化了測試驅動的生成過程，還顯著提升了模糊測試的覆蓋率和檢測效率，為軟件安全保障提供了更強有力的支持。云起無垠的這一創(chuàng)新框架是模糊測試技術的重大突破，展示了其在軟件安全測試領域的領先地位和技術實力。通過持續(xù)優(yōu)化和改進，該框架將進一步推動模糊測試技術的發(fā)展，為更廣泛的應用場景提供支持?；诖竽Ｐ偷姆N子變異和優(yōu)化技術模糊測試利用變異策略，隨機生成大量非預期輸入種子文件，并將這些種子作為目標程序的輸入，以觀察程序是否出現(xiàn)異?；虮罎?，從而檢測漏洞。這相當于解決一個復雜的搜索問題，從預先構造的種子輸入開始。測試種子的質量直接影響模糊測試對目標空間探索的效率。然而，現(xiàn)有模糊測試工具在測試效率和代碼覆蓋率方面仍存在巨大改進空間。為了解決模糊測試效率低、代碼覆蓋率不高的問題，云起無垠提出了一個基于大語言模型的創(chuàng)新框架，旨在提升模糊測試的有效性和效率。該框架通過提升種子輸入質量和改進種子變異機制，顯著提高了對目標程序中潛在錯誤和崩潰的檢測效率，并探索了更多代碼和行為路徑。圖11基于大模型的種子變異和優(yōu)化技術智能種子評估與權重分配：該框架首先評估模糊測試引擎生成種子的質量，并將其與目標執(zhí)行狀態(tài)的相關性進行智能分析?；谶@種分析，模糊測試種子池被劃分為不同權重的隊列，從而確保高質量的種子能夠優(yōu)先被使用和變異。這種智能評估和權重分配極大地優(yōu)化了種子的利用率。參數(shù)化變異與智能調度：框架結合當前測試路徑的參數(shù)信息，智能調度種子遺傳變異算法。這種調度機制使得種子變異更加有針對性和高效，能夠快速探索程序中的復雜行為路徑，顯著提高了代碼覆蓋率和漏洞檢測的深度。大語言模型驅動優(yōu)化：云起無垠基于自研的安全大語言模型SecGPT，全面提升了模型驅動生成的能力。SecGPT不僅能夠生成高質量的種子輸入，還能夠在變異過程中不斷優(yōu)化種子，提高檢測效率。通過持續(xù)的反饋和迭代，SecGPT使模糊測試變得更加智能和高效。持續(xù)反饋與優(yōu)化：在反饋階段，模型會對生成的測試驅動進行正確性驗證，并結合驗證日志進行持續(xù)優(yōu)化。經過反復迭代測試，該框架能夠在同等時間內覆蓋更多程序行為，觸發(fā)更多潛在漏洞，從而實現(xiàn)更高效、更全面的安全測試。通過與大模型技術的創(chuàng)新融合，云起無垠提出的這一技術框架不僅優(yōu)化了測試種子的質量和變異策略，還顯著提高了模糊測試的效率和代碼覆蓋率，從而實現(xiàn)了更深層的智能化。基于大模型的修復代碼生成技術在軟件開發(fā)和維護過程中，針對模糊測試檢出的安全缺陷，測試人員往往需要進行詳細的驗證與修復。通常，這一過程不僅需要依賴模糊測試工具提供的詳細缺陷信息，例如缺陷類型、觸發(fā)缺陷的測試用例、函數(shù)調用棧與源代碼等，還需要測試人員自行進行缺陷分析，手動編寫修復補丁，并進行修復后的功能完整性和安全性測試。這個過程對測試人員的技術要求極高，并且需要投入大量時間和精力，增加了項目的復雜性和成本。云起無垠針對這些挑戰(zhàn)，提出了一套基于大語言模型SecGPT的革命性解決方案，構建了一個集“缺陷分析—修復—驗證”于一體的自動化框架（如圖12所示）。這個框架充分利用了模糊測試對缺陷現(xiàn)場信息的全面捕捉能力，以及SecGPT對代碼語義的深刻理解，極大地優(yōu)化了缺陷修復的整個流程。圖12自動化漏洞修復、驗證框架全面的缺陷分析該框架利用模糊測試工具捕捉的詳細缺陷現(xiàn)場信息，結合SecGPT對代碼語義的強大理解能力，進行深入的成因分析。SecGPT不僅能夠識別缺陷的類型，還能提供詳盡的代碼解釋，幫助測試人員快速定位問題根源，顯著降低了缺陷分析的復雜性和成本。智能修復建議基于對缺陷調用棧數(shù)據(jù)的智能分析，SecGPT能夠對每一個函數(shù)進行詳細解釋，并提供精準的代碼級修復建議。這些修復建議不僅考慮了函數(shù)的當前狀態(tài)，還考慮了代碼整體的邏輯和安全性要求，確保修復方案的有效性和高質量。自動化驗證對于修復后的代碼，框架提供了一套完整的自動化驗證流程。測試人員可以利用系統(tǒng)提供的正確用例和觸發(fā)缺陷的用例，自動完成功能完整性校驗和安全性校驗。通過這一自動化過程，修復后的代碼在投入使用前得到了充分驗證，確保其穩(wěn)定性和安全性。云起無垠提出的這一創(chuàng)新框架，利用大語言模型的語義理解能力，為用戶提供詳細的代碼解釋和修復建議，提高了補丁的準確性和有效性。該框架不僅降低了對高技術測試人員的依賴，減少了人工復核和修復的成本，還進一步提升了團隊的整體效率，實現(xiàn)了智能化的漏洞驗證與修復。三、模糊測試的檢測對象如下圖所示，我們根據(jù)測試目標的工作層將模糊測試按測試對象分類為應用程序、WebAPI、數(shù)據(jù)庫、協(xié)議、操作系統(tǒng)和固件模糊測試。在提供模糊測試解決方案的廠商中，國外公司如Codenteligece和ForAlecre，以及國內廠商如云起無垠[]、安般科技[44]和水木羽林[45]，都為這些測試對象提供了不同程度的支持。值得注意的是，云起無垠的產品全面覆蓋了上述所有測試對象，展示了其在模糊測試領域的強大實力和全面能力。本章節(jié)將專注于探討不同測試對象的模糊測試技術細節(jié)。圖13模糊測試分類應用程序模糊測試在數(shù)字化時代，應用程序的快速發(fā)展和互聯(lián)網的廣泛普及使其成為黑客攻擊的主要目標，造成巨大的財產損失。因此，設計一套具有低誤報率、低漏報率、高準確性和高自動化的應用程序漏洞挖掘機制尤為重要，這不僅對緩解應用系統(tǒng)面臨的網絡攻擊風險具有重要的理論意義，也具備顯著的實用價值。應用程序具體是指為用戶執(zhí)行特定任務而設計的軟件，能夠在桌面計算機、移動設備和網絡環(huán)境中運行，涵蓋了文檔處理、數(shù)據(jù)管理、通訊和娛樂等多種功能。在技術上，應用程序可以分為桌面應用程序、移動應用程序、Web應用程序和企業(yè)應用程序等多種類型。應用程序模糊測試[2]作為一種通用的自動化測試技術，通過向應用程序輸入大量隨機或異常數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)潛在的安全漏洞和缺陷，在安全測試中發(fā)揮著至關重要的作用。根據(jù)測試者對源碼的獲取程度，應用程序模糊測試可分為源代碼模糊測試和二進制模糊測試兩大類：源代碼模糊測試源代碼模糊測試是一種旨在深度探索應用程序潛在漏洞的測試方法，適用于測試人員能夠直接訪問程序源代碼的測試場景。通過此方法，測試人員不僅能評估應用對異常輸入的響應，還可以利用對代碼邏輯的深層理解來識別和定位那些僅通過表面測試難以發(fā)現(xiàn)的復雜安全漏洞。特別是在對安全要求極高的應用程序開發(fā)中，源代碼模糊測試能在軟件發(fā)布前有效提升對未知威脅的防護能力。執(zhí)行全面的源代碼分析與測試能夠顯著提高應用程序的安全性，減少漏洞的數(shù)量和嚴重程度。圖14源代碼模糊測試流程圖在執(zhí)行源代碼模糊測試時，測試人員首先需要將被測源代碼上傳到模糊測試系統(tǒng)進行自動編譯，轉換為可執(zhí)行文件或可分析格式。編譯完成后，系統(tǒng)自動生成測試任務，并將其下發(fā)到模糊測試引擎以便進一步測試。在模糊測試階段，系統(tǒng)會識別需要測試的入口點，確定測試范圍和目標。根據(jù)這些入口點，系統(tǒng)生成測試驅動程序并自動生成各種測試輸入，確保盡可能多的代碼路徑被覆蓋。在測試執(zhí)行過程中，系統(tǒng)會實時監(jiān)控測試覆蓋率和程序狀態(tài)，動態(tài)調整樣例的生成策略。針對檢出的異常情況，系統(tǒng)會對缺陷的可達性進行分析，并生成PoC對其可利用性進行研判。同時，為更好地幫助用戶理解和修復漏洞，系統(tǒng)還將為用戶提供漏洞詳情、復現(xiàn)腳本以及修復代碼。最后，系統(tǒng)會生成完整的測試報告，包含測試結果、漏洞詳情和覆蓋率數(shù)據(jù)等信息。值得一提的是，對于業(yè)內較為領先的模糊測試方案而言，大語言模型的融入是必不可少的。通過大模型的理解、規(guī)劃與生成能力，可有效提升源代碼模糊測試的檢測效率與自動化程度，實現(xiàn)更加智能化的漏洞挖掘與修復。二進制模糊測試二進制程序的模糊測試[1]是一種專門針對編譯后的二進制代碼進行的測試方法。由于這種測試方案不依賴于源代碼，因此應用范圍更加廣泛，即使是無法獲得源代碼的閉源軟件也適用于此種測試方法。在現(xiàn)實中，二進制模糊測試被廣泛應用于軟件安全測試領域，尤其是在需要確保軟件穩(wěn)定性和安全性的關鍵系統(tǒng)中，如嵌入式設備、工業(yè)控制系統(tǒng)和網絡設備等。二進制程序的模糊測試是一種專門針對編譯后的二進制代碼進行的測試方法，旨在發(fā)現(xiàn)程序中潛在的安全漏洞和穩(wěn)定性問題。與傳統(tǒng)的基于源代碼的模糊測試不同，二進制模糊測試不依賴于源代碼，因此應用范圍更加廣泛，尤其適用于那些無法獲得源代碼的閉源軟件。隨著現(xiàn)代軟件系統(tǒng)的復雜性不斷增加，二進制模糊測試變得愈加重要。許多現(xiàn)代軟件都是由多個模塊和庫組成，這些模塊和庫可能來自不同的開發(fā)團隊，甚至是第三方供應商。由于無法獲得所有模塊和庫的源代碼，二進制模糊測試成為唯一可行的全面測試方法，這種特性使得二進制模糊測試在當今軟件安全測試領域中占據(jù)了重要地位。在實際應用中，二進制模糊測試被廣泛用于需要確保軟件穩(wěn)定性和安全性的關鍵系統(tǒng)中。例如，嵌入式設備、工業(yè)控制系統(tǒng)和網絡設備等，這些系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性直接關系到人們的日常生活和工業(yè)生產的正常運行。通過對二進制進行模糊測試，可以有效地檢測出應用中的漏洞，從而預防潛在的安全威脅。圖15二進制程序的模糊測試流程圖在執(zhí)行二進制模糊測試時，測試人員只需將待測二進制文件上傳到系統(tǒng)前端，創(chuàng)建測試任務。隨后，系統(tǒng)會加載二進制程序，并對其進行自動插樁，以便在執(zhí)行過程中收集覆蓋率和狀態(tài)信息。在此環(huán)節(jié)，較為先進的二進制模糊測試方案，還會采用基于大模型的二進制逆向分析，用以獲取更多的程序信息。在測試任務開始后，系統(tǒng)自動生成各種測試輸入，確保盡可能多的代碼路徑被覆蓋。同時，系統(tǒng)實時監(jiān)控測試的覆蓋率和程序狀態(tài)，檢測異常情況，如崩潰或內存泄漏。針對檢出的缺陷，系統(tǒng)會自動驗證其可達性與可利用性，最終生成完整的測試報告與修復方案，幫助用戶快速排查安全威脅?？偟膩碚f，二進制模糊測試作為一種不依賴源代碼的測試方法，為應用安全測試提供了一種強有力的測試方法。它能夠廣泛應用于各種閉源軟件和關鍵系統(tǒng)中，有效提高軟件的安全性和穩(wěn)定性，預防潛在的安全威脅。在日益復雜的現(xiàn)代軟件環(huán)境中，二進制模糊測試的重要性不容忽視。bPI模糊測試在云計算和微服務架構的迅猛發(fā)展的時代背景下，ESTAP()因其簡潔性和易用性，顯著提高了軟件應用的可擴展性，成為簡化軟件開發(fā)的主流Web應用和云服務訪問方式。許多Web服務供應商，包括Goge、Twiter和Azon，通過ESTAI提供其服務的訪問。然而，API相關的安全問題日益增多。例如，220年，美國的開放銀行應用Dave發(fā)生了700萬用戶信息泄露事件，泄露的信息隨后在黑市出售。2021年，F(xiàn)acebook的一個API被誤用，導致約5億用戶信息被泄露。這凸顯了確保API安全和可靠性的重要性。傳統(tǒng)的手工測試效率低下，且難以實現(xiàn)回歸測試。API模糊測試[]是一種測試應用程序API安全性和穩(wěn)定性的技術，它通過向API發(fā)送大量隨機或不正確的輸入來發(fā)現(xiàn)潛在漏洞，例如輸入驗證問題、緩沖區(qū)溢出、注入攻擊等。API模糊測試的核心原理是自動或半自動地將隨機或錯誤的數(shù)據(jù)注入函數(shù)參數(shù)中，監(jiān)控軟件表現(xiàn)，以發(fā)現(xiàn)潛在問題。API模糊測試的目的是識別可能被攻擊者利用的漏洞或弱點。通過注入意外或格式錯誤的數(shù)據(jù)，模糊測試可以引發(fā)意外行為或暴露API處理輸入的不足，從而發(fā)現(xiàn)潛在的安全漏洞。圖6bPI模糊測試流程圖在進行WebAPI模糊測試時，測試人員需要準備可運行的待測Web應用環(huán)境以及API接口信息。然后上傳接口信息，讓被測程序與模糊測試系統(tǒng)連接，創(chuàng)建測試任務。Web應用服務進行自動化動態(tài)插樁，以便在執(zhí)行過程中收集覆蓋率和狀態(tài)信息。同時，系統(tǒng)會解析用戶上傳的API接口和流量，以了解應用的運行邏輯和數(shù)據(jù)流。在這一環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的分析方式大多基于語法規(guī)則，而先進的二進制模糊測試方案會引入大模型能力，以補足其對語義分析的能力，從而實現(xiàn)更深層次的API解析。隨后，系統(tǒng)根據(jù)解析結果自動生成各種測試輸入，確保盡可能多的API路徑和數(shù)據(jù)流被覆蓋。在測試執(zhí)行過程中，系統(tǒng)實時監(jiān)控測試的覆蓋率，確保所有API路徑和數(shù)據(jù)流都被充分測試。模糊測試完成后，系統(tǒng)記錄測試過程中發(fā)現(xiàn)的所有缺陷現(xiàn)象，并生成詳細的缺陷日志以及全面的測試報告和修復方案?？傮w而言，WebAPI模糊測試在現(xiàn)代軟件開發(fā)和云服務中的安全保障中起著至關重要的作用。通過自動化WebAPI模糊測試，不僅提高了檢測效率，還有效提高了整體的API測試深度，避免了人工測試不足帶來的風險。未來，隨著大模型能力的深入融合，WebAPI模糊測試方法將進一步優(yōu)化，為軟件系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定