Fuzzing is a key method to discover vulnerabilities in programs. Despite considerable progress in this area in the past years, measuring and comparing the effectiveness of fuzzers is still an open research question. In software testing, the gold standard for evaluating test quality is mutation analysis, assessing the ability of a test to detect synthetic bugs; if a set of tests fails to detect such mutations, it will also fail to detect real bugs. Mutation analysis subsumes various coverage measures and provides a large and diverse set of faults that can be arbitrarily hard to trigger and detect, thus preventing the problems of saturation and overfitting. Unfortunately, the cost of traditional mutation analysis is exorbitant for fuzzing, as mutations need independent evaluation. In this paper, we apply modern mutation analysis techniques that pool multiple mutations; allowing us, for the first time, to evaluate and compare fuzzers with mutation analysis. We introduce an evaluation bench for fuzzers and apply it to a number of popular fuzzers and subjects. In a comprehensive evaluation, we show how it allows us to assess fuzzer performance and measure the impact of improved techniques. While we find that today's fuzzers can detect only a small percentage of mutations, this should be seen as a challenge for future research -- notably in improving (1) detecting failures beyond generic crashes (2) triggering mutations (and thus faults).


翻译:模糊是发现程序脆弱性的关键方法。 尽管过去几年在这一领域取得了相当大的进展, 测量和比较模糊器的有效性仍然是一个开放的研究问题。 在软件测试中, 评估测试质量的黄金标准是突变分析, 评估检测合成虫子的测试能力; 如果一组测试无法检测出这种突变, 它也无法检测出真正的错误。 Mudication 分析将各种覆盖措施包含在各种覆盖范围中, 并提供一系列大而多样的缺陷, 这可以任意地触发和探测, 从而防止饱和和过度适应的问题。 不幸的是, 传统的突变分析的成本对于模糊性来说是高昂的, 因为突变需要独立评估。 在本文中, 我们应用现代突变分析技术, 集合多种突变的测试能力; 允许我们第一次用突变分析来评估和比较模糊器。 我们为模糊器设置了一个评价台, 并将它应用于一些流行的模糊器和对象。 在一项全面评估中, 我们展示它如何让我们评估模糊性的表现和测量改进技术的影响。 不幸的是, 传统的突变分析成本, 因此我们发现今天要先去检测一次。

0
下载
关闭预览

相关内容

【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月6日
Arxiv
15+阅读 · 2018年4月3日
VIP会员
相关VIP内容
【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员