模糊測試技術(shù)白皮書 2024

模糊測試技術(shù)白皮書總顧問：夏虹成員按姓氏拼音為序）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。 3 5 7 9 20 26 29 31 36 42 45 73 76 92 98 98 100 103 103 107 115 127 2 4 20 49 55 59 60 71 82 90 93 表目錄 74 1一、模糊測試概述2進(jìn)入迷宮（開始測試模糊測試工具就像勇敢的探險家，踏進(jìn)了一個充滿未迷宮探索（生成測試數(shù)據(jù)并測試）：在這場探險里，探險家不按照預(yù)定路徑尋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3記錄和分析（分析測試結(jié)果）：探險家在發(fā)現(xiàn)新路徑或遭遇陷阱時，會仔細(xì)記錄并分析。模糊測試過程同樣需要記錄軟件對于異常輸確定安全漏洞或程序錯誤的存在是真實(shí)的。詳細(xì)的記錄和分析有助于理解系統(tǒng)的行為模不斷迭代（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4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]。5導(dǎo)致依賴外部數(shù)據(jù)輸入的應(yīng)用程序崩潰。這一經(jīng)歷促使Miller教授在威斯康星大學(xué)指導(dǎo)學(xué)生開展了一個名為“操作系統(tǒng)實(shí)用程序的可靠性”異常或崩潰。這一簡單的測試方法揭示了當(dāng)時Unix系統(tǒng)中超過25%的程序存在崩潰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(biāo)程序的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)機(jī)制。他們通過觀察程序?qū)斎牒洼敵鰷y目標(biāo)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，黑盒模糊測試方法因不深入應(yīng)用程序的內(nèi)部邏輯和代碼結(jié)構(gòu)，測試覆蓋度和效率較6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(chǎn)業(yè)界會議（如BlackHat[10]、Defcon[9]等）和網(wǎng)絡(luò)安全頂尖學(xué)術(shù)會議（如USENIX隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，反饋式模糊測試的能力得到了進(jìn)一步增強(qiáng)?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的模糊測試方法能夠利用歷史測試數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，以預(yù)測哪些輸入更可能深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用則進(jìn)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(jīng)2反饋式模糊測試（Feedback-basedFuzzTesting）是一種模糊測試技術(shù)，通過在測試過程中動態(tài)地收集和分析目標(biāo)系統(tǒng)的反饋信息，來指導(dǎo)和優(yōu)化后續(xù)的測試輸入。7隨著生成式人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大語言模型與模糊測試的融合為漏洞檢修復(fù)領(lǐng)域帶來了革命性進(jìn)展。2023年底，云起無垠首次提在反饋式模糊測試時代，許多開源模糊測試項(xiàng)目和商業(yè)化工具已經(jīng)展示了強(qiáng)大的漏8軟件安全測試是確保軟件系統(tǒng)安全性的關(guān)鍵過程，涉及對系統(tǒng)中潛在安全漏洞和弱安全風(fēng)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(yùn)營階段中都9通過檢查代碼的靜態(tài)結(jié)構(gòu)（如語法和邏輯）來尋找潛在漏洞，這種方法存在嚴(yán)重的誤報l模糊測試技術(shù)：通過生成大量隨機(jī)或意外的輸入數(shù)據(jù)，動態(tài)地測試軟件系統(tǒng)。l傳統(tǒng)測試技術(shù)：依賴已知的漏洞模式和預(yù)定義的規(guī)則，測試重點(diǎn)主要集中在已l模糊測試技術(shù)：不依賴已知的漏洞模式，通過半隨機(jī)變異的輸入數(shù)據(jù)來全面覆l傳統(tǒng)測試技術(shù)：測試范圍有限，主要集中在已知的漏洞和預(yù)定義的測試場景。l模糊測試技術(shù)：測試范圍廣泛，通過半隨機(jī)生成的輸入數(shù)據(jù)，可以覆蓋更多的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(nèi)發(fā)現(xiàn)更多的潛在漏l模糊測試技術(shù)：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(shù)難以檢測到的潛在安全問題。模糊測試通過隨l傳統(tǒng)測試技術(shù)：需要投入大量的人力和時間進(jìn)行規(guī)則定義、漏洞庫維護(hù)以及測l模糊測試技術(shù)：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現(xiàn)代模糊測試工具（如AFL）采用覆蓋率引導(dǎo)模糊測試方案，通過計算和跟蹤程試能發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)靜態(tài)應(yīng)用測試工具（SAST）無法檢測到的深層問題，并驗(yàn)證缺陷的可利模糊測試通過生成隨機(jī)或特制的輸入數(shù)據(jù)并執(zhí)行目標(biāo)程序，觀察程序的異常行為特別是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(yù)期輸入下二、模糊測試技術(shù)解析模糊測試技術(shù)作為提升軟件安全性和穩(wěn)定性的關(guān)鍵手段，已成為現(xiàn)代模糊測試技術(shù)的原理是向軟件系統(tǒng)輸入大量隨機(jī)或半隨機(jī)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(gòu)由五個核心模塊組成（如圖5所示每個模塊負(fù)責(zé)對待測試的軟件系統(tǒng)進(jìn)行初步分析和準(zhǔn)備工作，以確保系統(tǒng)能夠接受和處理后這是模糊測試的核心組件之一，主要職責(zé)是根據(jù)程序監(jiān)控模塊反饋的信息生成大量如AFL利用覆蓋引導(dǎo)模糊測試方案，通過實(shí)時計算和跟蹤程序覆蓋率來指導(dǎo)測試用例在實(shí)際的模糊測試工作中，整個流程可以被細(xì)分為圖6中的關(guān)鍵步驟，以確保測步驟二：識別輸入。大多數(shù)安全漏洞都是由于應(yīng)用程序未能有效校驗(yàn)或處理用戶輸運(yùn)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(yīng)用程序在不同輸入條件下有助于及時發(fā)現(xiàn)任何故障或異常。若缺少有l(wèi)基于調(diào)試的異常監(jiān)控機(jī)制：這種方法通過在調(diào)試模式下運(yùn)行目標(biāo)軟件，并使用操作系統(tǒng)提供的調(diào)試API開發(fā)專用的異常監(jiān)測模塊。盡管實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜，但其能夠高l基于插樁的異常監(jiān)控機(jī)制：插樁技術(shù)[18]通過向程序內(nèi)添加額外代碼（探針）來如圖7所示，根據(jù)測試者對被測軟件內(nèi)部結(jié)構(gòu)的了解程度和訪問權(quán)限的差異，模黑盒模糊測試是最基礎(chǔ)和傳統(tǒng)的模糊測試形式。其核心特點(diǎn)是測試者對軟件的內(nèi)部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件的內(nèi)部信息有一定了解，但無需完全訪問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(nèi)部視角提升了測試的效率軟件安全性提供了不同層次的保護(hù)。每種測試模糊測試是一種有效的自動化測試技術(shù)，其通過生成大量隨機(jī)或意外的輸入數(shù)據(jù)，在開始模糊測試流程之前，許多模糊測試工程序插樁技術(shù)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(yùn)行前的預(yù)可執(zhí)行代碼進(jìn)行插樁；二是通過啟用AFL_INST_LIBS選項(xiàng)，對目庫代碼進(jìn)行插樁。后者雖然能增加代碼的覆蓋范圍，但也可能擴(kuò)大AFL對外部庫函數(shù)種子選擇技術(shù)在提升模糊測試效率中扮演著至關(guān)重要的角色。在每輪測試開始時，當(dāng)直接對目標(biāo)應(yīng)用進(jìn)行模糊測試遇到障礙時，開發(fā)專用的驅(qū)動程序（ha成為一種行之有效的策略。這種方法通常在生成測試用例是模糊測試過程中一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它直通過根據(jù)程序輸入的預(yù)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)是通過分界情況和輸入組合。基于生成的模糊測試的核心思想是生成具有高度多樣性的輸入，以過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)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)潛在的漏洞和異常基于白盒的模糊測試是一種依賴對程序內(nèi)部結(jié)構(gòu)深入了）：從而生成具體的輸入值。動態(tài)符號執(zhí)行的優(yōu)點(diǎn)在于降低了符號約束的復(fù)雜度并提高了路）：l待測程序變異與校驗(yàn)繞過技術(shù)：待測程序變異與校驗(yàn)繞過模糊測試的主要挑戰(zhàn)是如何繞過程序內(nèi)置的校驗(yàn)和驗(yàn)證機(jī)制，這些機(jī)制通常在種技術(shù)通過智能變異有效繞過內(nèi)置檢查機(jī)制，提升測試用例生成效率和漏洞發(fā)現(xiàn)能力。如發(fā)現(xiàn)更多獨(dú)特漏洞或更全面地覆蓋輸入集合。調(diào)度算法需要在探索（收集更多信息以指導(dǎo)未來決策）和利用（使用當(dāng)前最有效的配置進(jìn)行測試）之間取得平衡，這一過程也黑盒模糊測試的調(diào)度優(yōu)化策略[22]通過分析測試結(jié)果（如發(fā)現(xiàn)的崩潰和錯誤數(shù)量及測空間。反饋機(jī)制可以根據(jù)每輪測試結(jié)果動態(tài)使用涉及控制流邊緣且快速小巧的“favorite”配置。B?hme等研究者改進(jìn)了AFL，創(chuàng)造了AFLFast。AFLFast[23]引入兩個新標(biāo)準(zhǔn)：偏好選擇遍歷次數(shù)少的控制流邊緣和執(zhí)更多未覆蓋路徑；根據(jù)路徑重要性和復(fù)雜度進(jìn)行優(yōu)先級排序，優(yōu)先測試復(fù)雜路徑以提高漏洞發(fā)現(xiàn)率；結(jié)合靜態(tài)和動態(tài)分析信息，優(yōu)化種子在模糊測試過程中，缺陷檢測技術(shù)是確保軟l地址檢查器[38]（ASan）：ASan是一個在編內(nèi)存技術(shù)在內(nèi)存被解引用前檢查其有效性，從而有效識別不安全的內(nèi)存訪問。此外，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(yùn)行在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(dǎo)致程序在l線程檢查器[40]（TSan）：TSan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(nèi)存位置且至少一個線程執(zhí)行寫操作時，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)損壞并且lKameleonFuzz[29]：這是一個專門用于檢測跨站腳本（XSS）攻擊的工具。已知的XSS攻擊模式進(jìn)行比較，以識別成功的XSS攻擊。通過與模糊測試結(jié)合，KameleonFuzz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(jìn)一注入檢測代碼，實(shí)時分析應(yīng)用行為并識別潛在漏洞，如XSS、SQL注入和其他常見過與模糊測試結(jié)合，IAST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)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(guān)鍵角色，通過比較行為相[62]：HDiff是一個高效的差分計算和應(yīng)用框架，結(jié)合了自然語言分析和差缺陷檢測技術(shù)在軟件開發(fā)過程中起著至關(guān)重要的作用。通過有效利用內(nèi)存錯誤檢測在模糊測試過程中，測試去重和優(yōu)先級設(shè)置是提高測試效率和有效性的重要策略。于語義感知去重?；跅；厮莨Ｈブ赝ㄟ^捕獲崩潰時的調(diào)用?；厮莺头峙錀９?shí)現(xiàn)義感知去重的RETracer[59]利用逆向數(shù)據(jù)流分析技術(shù)，從崩潰事件中提取語義信息進(jìn)行誤的更小、更精簡的版本。不同的模糊測試工具實(shí)施了各自的最小化算法。例如，[26]使用專為模糊測試設(shè)計的算法，盡量小尺寸，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(diào)模糊測試中的優(yōu)先級排序主要基于漏洞的嚴(yán)重性及其獨(dú)特性，特別是在內(nèi)存漏洞的補(bǔ)可被利用的漏洞。微軟的!exploitable系統(tǒng)結(jié)合啟發(fā)式算法與盡管模糊測試技術(shù)在軟件安全領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵測試人員手動編寫：這不僅需要測試人員了解被測目標(biāo)代碼的結(jié)構(gòu)信息，例如通過靜態(tài)分析代碼結(jié)構(gòu)自動生成測試驅(qū)動代碼：盡管通過靜態(tài)分析可以生成測導(dǎo)致自動生成的函數(shù)入口參數(shù)類型有限制或驅(qū)動代碼質(zhì)量不高，甚至可能引起缺陷檢出輸入階段：秉承“輸入質(zhì)量越高輸出質(zhì)量越高”的原則，通過靜態(tài)分析提取測驅(qū)動生成階段：云起無垠基于自研的安全大語言模型SecGPT[41]，提升了模型反饋階段：在反饋階段，模型會進(jìn)行驅(qū)動的正確性驗(yàn)證，并結(jié)合驗(yàn)證日志進(jìn)行最終，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(shí)現(xiàn)了高質(zhì)量測框架，不僅簡化了測試驅(qū)動的生成過程，還云起無垠的這一創(chuàng)新框架是模糊測試技術(shù)的重大突破，展示了其在軟件安全測試領(lǐng)智能種子評估與權(quán)重分配：該框架首先評估模糊測試引擎生成種子的質(zhì)量，并將其與目標(biāo)執(zhí)行狀態(tài)的相關(guān)性進(jìn)行智能分析。基參數(shù)化變異與智能調(diào)度：框架結(jié)合當(dāng)前測試路徑的參數(shù)信息，智能調(diào)度種子遺傳變異算法。這種調(diào)度機(jī)制使得種子變異更大語言模型驅(qū)動優(yōu)化：云起無垠基于自研的安全大語言模型SecGPT，全面提持續(xù)反饋與優(yōu)化：在反饋階段，模型會對生成的測試驅(qū)動進(jìn)行正確性驗(yàn)證，并通過與大模型技術(shù)的創(chuàng)新融合，云起無垠提出的這一技術(shù)框架不僅優(yōu)化了測試種子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對代碼語義三、模糊測試的檢測對象云起無垠的產(chǎn)品全面覆蓋了上述所有測試對象，展示了其在模糊測試領(lǐng)域的強(qiáng)大實(shí)力和在數(shù)字化時代，應(yīng)用程序的快速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及使其成為黑客攻擊的主要自動化的應(yīng)用程序漏洞挖掘機(jī)制尤為重要，這不僅對應(yīng)用程序可以分為桌面應(yīng)用程序、移動應(yīng)用程序、Web應(yīng)用程序和企業(yè)應(yīng)用程序等多應(yīng)用程序模糊測試[2]作為一種通用的自動化測試技術(shù)，通過向應(yīng)用程序輸入大量隨機(jī)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)源代碼模糊測試是一種旨在深度探索應(yīng)用程序潛在漏洞的測試方法，適用于測試人輸入的響應(yīng)，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特別是在對安全要求極高的應(yīng)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(hù)能力。執(zhí)行全面的源代碼分析與測試能夠顯著提高應(yīng)用程序的安在執(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(jìn)二進(jìn)制程序的模糊測試[1]是一種專門針對編譯后的二進(jìn)制代碼進(jìn)行的測試方法。由全面測試方法，這種特性使得二進(jìn)制模糊測試在當(dāng)今軟件安全測試領(lǐng)域中占據(jù)了重要地在實(shí)際應(yīng)用中，二進(jìn)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(guān)鍵系供了一種強(qiáng)有力的測試方法。它能夠廣泛應(yīng)放銀行應(yīng)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。傳統(tǒng)的手工測試效率低下，且難以實(shí)現(xiàn)回歸測試。API模糊測試[3]是一種測試應(yīng)用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(diǎn)。通過注入意外或格的數(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)建測試任過程中收集覆蓋率和狀態(tài)信息。同時，系統(tǒng)會解析層次的API解析。隨后，系統(tǒng)根據(jù)解析結(jié)果自動生成各種測試輸入，確保盡可能多的和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展進(jìn)一步擴(kuò)展了數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)庫模糊測試作為一種關(guān)鍵的安全測試方法，在保護(hù)數(shù)據(jù)庫安全和穩(wěn)定性方面發(fā)協(xié)議模糊測試[5]是一種用于測試網(wǎng)絡(luò)協(xié)議安全性和魯棒性的方法。它通過生成隨機(jī)早期網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的模糊測試工具主要采用黑盒測試方法，通過隨機(jī)生成數(shù)據(jù)并發(fā)送到發(fā)現(xiàn)漏洞的效率上存在局限性。為應(yīng)對這些挑模糊測試技術(shù)在內(nèi)的多種改進(jìn)方法。這些改進(jìn)技術(shù)的核心在于準(zhǔn)確定義程序的輸入數(shù)據(jù)格式和測試用例生成方法。通過結(jié)合格式規(guī)范它通過發(fā)送構(gòu)造的模糊協(xié)議數(shù)據(jù)包至目標(biāo)應(yīng)用，以檢測在解析協(xié)議數(shù)據(jù)過程中可線網(wǎng)絡(luò)[6]進(jìn)行通信來對汽車產(chǎn)生影響，而協(xié)議模糊測試可以用于測試CAN總線的安全工業(yè)控制：工業(yè)控制系統(tǒng)的安全性極為關(guān)鍵，尤其是面對病毒和木馬等網(wǎng)絡(luò)攻基礎(chǔ)通信協(xié)議、通用服務(wù)協(xié)議以及專門的工業(yè)控制協(xié)議[7]。通過生成并發(fā)送含有模糊數(shù)操作系統(tǒng)作為現(xiàn)代信息技術(shù)架構(gòu)的基礎(chǔ)，扮演和可能使用的不安全編程語言，成為漏洞頻發(fā)的高風(fēng)險區(qū)域。截至2021年9月，操作系統(tǒng)模糊測試是一種效果顯著的漏洞挖掘方法，能夠幫息包括固件的源代碼和二進(jìn)制文件；運(yùn)行環(huán)境包括從設(shè)備中提取固件，在仿真環(huán)境中運(yùn)四、模糊測試的需求與應(yīng)用案例網(wǎng)、信創(chuàng)、信息和通信技術(shù)行業(yè)（ICT）和人工智能等多個關(guān)鍵領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)4.1.1金融領(lǐng)域的模糊測試需求金融行業(yè)在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和維持社會穩(wěn)定方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。隨著數(shù)字化使金融客戶能夠在軟件的開發(fā)和維護(hù)早期階段發(fā)現(xiàn)并修復(fù)安全漏洞，從而顯著降低潛在于處理信用卡信息和移動支付交易的應(yīng)用程序。它幫助識別處理支付請求時可能遇到的件的安全性與穩(wěn)定性。通過對云服務(wù)配置和API端點(diǎn)進(jìn)行模糊測試，可以識別配置錯在實(shí)際應(yīng)用中，模糊測試可用于評估金融機(jī)構(gòu)供應(yīng)保這些外部組件不會成為安全漏洞的來源。通過定期對這些第三方服務(wù)進(jìn)行模糊測試，4.1.2金融領(lǐng)域的應(yīng)用案例件開發(fā)的早期階段就能夠識別并修復(fù)潛在的安全件的交付速度。然而，盡管DevSecOps的實(shí)施為銀行帶來了積極的變化，但在面對0day漏洞等新型未知威脅以及API安全風(fēng)險時，該銀行發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的應(yīng)用程序安全測試（AST）工具已不足以應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。這些未知威脅的存在可能隨時對銀行業(yè)務(wù)系統(tǒng)造成嚴(yán)重影響，而API作為現(xiàn)代軟件架構(gòu)的核心，其安全性對整個系統(tǒng)的安全性至關(guān)為了有效應(yīng)對日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)安全威脅，該銀行客戶將模糊測試技術(shù)融入軟件開發(fā)需求階段：銀行基于風(fēng)險評估的結(jié)果，制定了詳盡的模糊測試計劃。該計劃明測試階段：銀行在測試環(huán)境中部署了自動化的模糊測試工具，對整個系統(tǒng)進(jìn)行了全面的模糊測試。特別是針對API接口，進(jìn)行了專項(xiàng)模糊測試部署階段：銀行將模糊測試無縫集成到了持續(xù)集成/持續(xù)部署（CI/CD）的工作提高安全檢測效率：自動化模糊測試工具能夠在短時間內(nèi)生成大量異常輸入，增強(qiáng)API安全性：通過專項(xiàng)模糊測試，銀行能夠確保API接口在各種異常輸近年來，汽車網(wǎng)絡(luò)安全攻擊事件層出不窮。例如，2013年研究人員（第二代車載自動診斷系統(tǒng)）成功入侵車載CAN（控制器局域網(wǎng)）總線，從而控制了員證明可以通過軟件漏洞無線侵入Jeep切諾基遠(yuǎn)程攻擊，研究人員通過惡意Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)成功獲取了車輛的訪問權(quán)限。這一事件引發(fā)在智能汽車時代，車聯(lián)網(wǎng)通信（V2X）協(xié)議的復(fù)雜性為惡意攻擊者提供了新的入侵技術(shù)，成為保障智能汽車安全的關(guān)鍵手段。技術(shù)因其卓越的漏洞發(fā)現(xiàn)能力而顯得尤為重要。模糊測試通過向系統(tǒng)輸入異常或無效數(shù)通過對攝像頭和激光雷達(dá)等傳感器輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊測試，可以有效檢驗(yàn)系統(tǒng)在處理異網(wǎng)絡(luò)彈性，并在早期階段識別潛在弱點(diǎn)。該標(biāo)準(zhǔn)由國際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）和美國汽車ISO/SAE21434標(biāo)準(zhǔn)特別強(qiáng)調(diào)對軟件模塊進(jìn)行安全測試的必要性，并規(guī)定產(chǎn)品開特點(diǎn)對智能網(wǎng)聯(lián)汽車的安全性能提出了更高要求，同時也給協(xié)議安全性測于協(xié)議字段規(guī)則變異的黑盒模糊測試特別適用于智能網(wǎng)聯(lián)汽車協(xié)議安全測試。測試人員成為車聯(lián)網(wǎng)安全領(lǐng)域不可或缺的工具。開源網(wǎng)安將繼續(xù)深入研究和應(yīng)用模糊測試技術(shù)，確保人們能夠安心享受智能網(wǎng)聯(lián)汽車帶來的便利，構(gòu)建一個更安全可靠的車聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)通常包含大量的傳感器和設(shè)備，這些設(shè)備的多樣性和分布式特性使得工業(yè)控制系統(tǒng)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中最關(guān)鍵的組成部分，包括監(jiān)控和控制生產(chǎn)過程的各種測試在這里的適用場景包括測試系統(tǒng)的通信協(xié)議和軟件接口，通過發(fā)送畸形或非預(yù)期的數(shù)據(jù)包來檢測系統(tǒng)對異常輸入的處理能力。這對于防止黑客利用通信協(xié)議的漏洞進(jìn)行攻用于探測這些設(shè)備的固件和應(yīng)用程序中可能導(dǎo)致設(shè)備崩潰或被遠(yuǎn)程控制的漏洞。這不僅工業(yè)數(shù)據(jù)處理軟件（如數(shù)據(jù)分析、資產(chǎn)管理和維護(hù)規(guī)劃系統(tǒng)）也是模糊測試的重要應(yīng)用領(lǐng)域。通過測試這些軟件系統(tǒng)的輸入接口隨著新技術(shù)和應(yīng)用（如邊緣計算和人工智能）在工業(yè)環(huán)境中的不斷涌現(xiàn)，模糊的應(yīng)用場景也在不斷擴(kuò)展，包括測試邊緣計算節(jié)點(diǎn)的安全性或人工智能模型的魯棒糊測試的應(yīng)用場景也在不斷擴(kuò)展，包括測試邊緣計算節(jié)點(diǎn)的安全性或人工智能模型的魯該電力公司依靠復(fù)雜的電網(wǎng)監(jiān)控和智能配電系統(tǒng)來管理和控制全國范圍內(nèi)的電力傳件和管理軟件的全面測試。通過這一框架，定性。該公司首先利用模糊測試工具對電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)和智能配電系統(tǒng)中的通信協(xié)議進(jìn)行件的更新機(jī)制和遠(yuǎn)程管理功能，確保其免受攻擊模糊測試揭示了電網(wǎng)監(jiān)控和智能配電系統(tǒng)中多個協(xié)議處理和設(shè)備管理方面的關(guān)鍵漏和修復(fù)潛在的安全漏洞來說至關(guān)重要，特別是在防止關(guān)鍵的國防系統(tǒng)和武器裝備受到未通信系統(tǒng)：軍事通信系統(tǒng)的穩(wěn)定與可靠性對于保障信息傳遞和指揮控制至關(guān)重武器控制系統(tǒng)：這些高度復(fù)雜的系統(tǒng)控制著從簡單的單兵武器到大型武器平臺供應(yīng)鏈安全：軍事軟件供應(yīng)鏈涵蓋眾多組件和軟件供應(yīng)商，其安全直接影響軍美國政府問責(zé)辦公室（GAO）在2018年指出，度依賴專家小組和傳統(tǒng)檢測工具，不僅難以實(shí)驗(yàn)證武器系統(tǒng)的安全性。這將造成美國數(shù)萬億美元的軍事化設(shè)施暴露在嚴(yán)重的安全隱患化模糊測試產(chǎn)品，用于對國防部武器系統(tǒng)進(jìn)行安全測試。該模糊測試方案針對基于入復(fù)雜的人工操作就能自動化的執(zhí)行軟件漏洞挖掘任務(wù)，大幅降低了發(fā)現(xiàn)和消除漏洞的軍第96網(wǎng)絡(luò)空間測試小組、空軍第90網(wǎng)絡(luò)空間作戰(zhàn)中隊(duì)、海軍海上系統(tǒng)司令部(NAVSEA)和美國陸軍指揮、控制、通信、計算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)、情報、監(jiān)視和偵察中心(C5ISR)在內(nèi)的多個機(jī)構(gòu)已大規(guī)模使用該模糊測試平臺。部分機(jī)構(gòu)也將模糊測試能力整4.5.1信創(chuàng)領(lǐng)域的模糊測試需求在國家政策的推動下，中國信創(chuàng)軟件行業(yè)的背景是建立一個更加自為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，使用軟件成分分析工具是目前行業(yè)中應(yīng)用較為廣泛的解決方案。性和可靠性提供了重要支持，同時也積極地促進(jìn)了中國軟件產(chǎn)業(yè)在全球4.5.2信創(chuàng)領(lǐng)域的應(yīng)用案例某數(shù)據(jù)庫廠商作為企業(yè)級數(shù)據(jù)庫供應(yīng)的領(lǐng)軍企業(yè)，其推出的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品在數(shù)據(jù)管理的急劇增長和數(shù)據(jù)價值的顯著提升也使得該數(shù)據(jù)庫成為了網(wǎng)絡(luò)攻擊者的主要攻擊目標(biāo)。為了應(yīng)對數(shù)據(jù)庫安全性方面的挑戰(zhàn)，該數(shù)據(jù)庫廠商采納了模糊測試技術(shù)作為其產(chǎn)品提高安全性：通過對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行全面的測試，模糊測試能及時發(fā)現(xiàn)和幫助增強(qiáng)穩(wěn)定性：在產(chǎn)品上線前通過嚴(yán)格的模糊測試，可以確保數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)在各種優(yōu)化開發(fā)流程：模糊測試能夠自動化地發(fā)現(xiàn)漏洞，減少了對人工檢測的依賴，減少誤報率：通過智能分析和追蹤代碼覆蓋率，模糊測試能有效降低漏洞檢測支持合規(guī)性：在數(shù)據(jù)安全法規(guī)日益嚴(yán)格的背景下，模糊測試幫助企業(yè)符合相關(guān)方法不僅有助于及時發(fā)現(xiàn)和修復(fù)潛在的安全漏洞，還為企業(yè)構(gòu)建了一個更為堅(jiān)固的數(shù)據(jù)提升數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的整體安全性能具有極其重要的價值，是數(shù)據(jù)庫安全策略中不可或缺的4.6.1檢驗(yàn)檢測領(lǐng)域的模糊測試需求檢驗(yàn)檢測機(jī)構(gòu)在確保軟件和系統(tǒng)安全性方面扮演著至關(guān)重要的角色。隨著信息技術(shù)此外，檢驗(yàn)檢測機(jī)構(gòu)需要面對的是各種不同平臺和操作系統(tǒng)的檢測需求，包括在實(shí)施模糊測試技術(shù)時，檢驗(yàn)檢測機(jī)構(gòu)還需關(guān)注測試流程的優(yōu)化和專用漏洞庫的建的全面性和深度。專用漏洞庫的建立則能夠積累針對特定類型軟件和系統(tǒng)的漏洞信息，總的來說，模糊測試技術(shù)對于檢驗(yàn)檢測機(jī)構(gòu)提升其檢測能力和效率具有重要意義。4.6.2檢驗(yàn)檢測領(lǐng)域的應(yīng)用案例檢測機(jī)構(gòu)投入大量資源建立了專門的檢驗(yàn)檢測實(shí)驗(yàn)室，專注于軟件源代碼的安全分析和4.7.1信息和通信技術(shù)領(lǐng)域的模糊測試需求和Android等，模糊測試工具需要具備多平性檢測。同時，傳統(tǒng)的手工漏洞檢測方法已經(jīng)難以滿足現(xiàn)代ICT系統(tǒng)的需求。模糊測4.7.2信息和通信技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用案例變了人們的生活和工作方式。AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用覆蓋了醫(yī)療、教育、金AI系統(tǒng)的復(fù)雜性逐步增加，保證其安全運(yùn)行成了一個重大挑戰(zhàn)。尤其是在自動駕駛、通過對AI模型輸入的隨機(jī)化和異?；幚?，探測模型處理異常數(shù)據(jù)時的行為和反應(yīng)。這種方法尤其適用于評估AI系統(tǒng)在遇到未知或惡意構(gòu)造的輸入時的安全性和穩(wěn)定性。模糊測試在提高AI系統(tǒng)面對異常、未知或惡意輸入時的安全性和魯棒性方面和改進(jìn)方向，有效減少了安全事故的風(fēng)險，保障了用戶數(shù)據(jù)的安全，增強(qiáng)了公眾對AI在人工智能（AI）領(lǐng)域，模糊測試技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于確保系統(tǒng)和模型的安全性和確保模型在處理異常輸入時的穩(wěn)定性和安全性。模糊測試生成大量異常和特斯拉生成各種異常傳感器輸入（如模糊圖像、失真雷達(dá)信號等測試其自動駕駛系統(tǒng)在不同情況下的表現(xiàn)。模糊測試幫助特斯拉發(fā)現(xiàn)并修復(fù)了多個在特定環(huán)境條件下可能模糊測試發(fā)現(xiàn)了一個在特定光照條件下導(dǎo)致攝像頭失效的問題，修復(fù)后極大提升了系統(tǒng)谷歌在其機(jī)器學(xué)習(xí)平臺TensorFlow的開發(fā)過程中，使用模糊測試技術(shù)確保其框架的安全性和穩(wěn)定性。模糊測試生成大量不同類型的輸入數(shù)據(jù)，測試TensorFlow在問題，確保了TensorFlow在各種應(yīng)用場景中的可靠性。這不僅提高了開發(fā)者對全面測試。通過對醫(yī)學(xué)圖像和病歷數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)化和異?；幚?，模糊測試幫助IBM過自動化生成和執(zhí)行大量測試用例，模糊測試能夠快速識別和修復(fù)AI系統(tǒng)中的以太坊是首個支持智能合約的區(qū)塊鏈平臺，在以太坊中智能合約以合約帳戶的形式存在，用于管理存儲在區(qū)塊鏈平臺中的電子加盜走智能合約管理的電子加密貨幣或者使其無法取出，使合約的擁有者和參與者蒙受難漏洞都可能導(dǎo)致巨大的經(jīng)濟(jì)損失。例如以太坊基于智能合約的著名眾籌項(xiàng)目Dao，在產(chǎn)被洗劫一空，直接原因在于產(chǎn)品本身的可重入問題和特殊的ERC-777類型代幣在區(qū)塊鏈行業(yè)，模糊測試技術(shù)已經(jīng)成為確保智能合約安全性的關(guān)鍵工具。以太坊在其智能合約平臺的開發(fā)過程中，采用了模糊測試技術(shù)來增強(qiáng)合約的安微軟在其Azure區(qū)塊鏈服務(wù)中，使用模糊測試技術(shù)來驗(yàn)證智能合約的健壯性。模糊測試自動生成了數(shù)以千計的邊界條件和異常值，用以測試智能合約在極端情況下的表Chainlink在開發(fā)其去中心化預(yù)言機(jī)網(wǎng)絡(luò)時，利用模糊測試技術(shù)來驗(yàn)證智能合約與收到不合規(guī)或惡意數(shù)據(jù)時的響應(yīng)。這一過程幫助Chainlink團(tuán)隊(duì)識別并解決了多個安Polkadot在其跨鏈技術(shù)的開發(fā)中，實(shí)施了模糊測試來確保智能合約的交互安全。Polkadot團(tuán)隊(duì)通過這一技術(shù)發(fā)現(xiàn)了智能合約在跨鏈交互中的潛在風(fēng)險，并及時進(jìn)行了NervosNetwork在構(gòu)建其Layer2擴(kuò)展解決方案潛在問題，并進(jìn)行了修復(fù)，確保了Layer2解決方案的安全性和效率，為用戶帶來了這些案例展示了模糊測試技術(shù)在區(qū)塊鏈行業(yè)的成功應(yīng)用，通過自動化生成大量異常五、模糊測試的技術(shù)實(shí)施模糊測試作為一種先進(jìn)的軟件測試技術(shù)，其成功實(shí)施需要系統(tǒng)性的方法和多樣化的有效性和全面性有著重要影響。本章將深入模糊測試工具的選擇與使用是模糊測試過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。不同的工具PeachFuzzer、Boofuzz以及Clusterfuzz等。這些工具在模糊測試領(lǐng)域扮演著開發(fā)并交由開源社區(qū)維護(hù)，是一款具有重大影響力的模糊測試工具。盡管AFL已停止款全面的模糊測試工具，適用于源代碼、程序和固件二進(jìn)制文件、圖形用戶界面試支持，顯著提升了測試的適應(yīng)性、效率和速度?？勺远x變異API允許用戶靈活地持久模式則可以將測試速度提高2到20倍，這主要得益于其能夠在單個進(jìn)程內(nèi)多次OSS-Fuzz[33]：由GooglLLVM開發(fā)團(tuán)隊(duì)研發(fā)并維護(hù)的一款模糊測試工具，專門用于ClusterFuzz[61]：由Google開發(fā)并維護(hù)的模糊測試工具，專為源代碼和二進(jìn)盡管這些開源模糊測試引擎在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，但它們的應(yīng)用場景相要大量人工介入，用戶需要借助額外的工具或編能模糊測試平臺[44]和水木羽林的WINGFUZZ[45]是主要的產(chǎn)品。這些測試技術(shù)方面也展現(xiàn)出深厚的積累，并開發(fā)程仍在完善之中，但該產(chǎn)品已經(jīng)具備了賦能特定自動化模糊測試并識別潛在的安全漏洞和軟件缺陷。這種方法使開發(fā)人員能夠在軟件開發(fā)生命周期的早期發(fā)現(xiàn)并修復(fù)漏洞，從而提高軟件的整體路徑，CIFuzz揭示了標(biāo)準(zhǔn)測試用例）：無垠模糊測試智能體：無垠模糊測試智能體集成了模糊測試技術(shù)、遺傳變異算維的各個階段提供全面的安全檢測和漏洞修復(fù)服務(wù)。大模型技術(shù)顯著增強(qiáng)了系統(tǒng)的測試安般智能模糊測試平臺：安般科技的智能模糊測試平臺包含四大模塊：源代碼試引擎。WINGFUZZ可以對各種層次廣泛的適用場景：商業(yè)產(chǎn)品的引擎能夠覆蓋復(fù)雜的企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)和多種應(yīng)用場自動化流程閉環(huán)：商用產(chǎn)品無需測試人員手動尋找測試入口和編寫測試驅(qū)動，解決了開源模糊測試工具高度依賴人工和測試人員經(jīng)驗(yàn)的問題。自動化與智能化手段顯高效的分布式并行測試：模糊測試對硬件和操作系統(tǒng)的消耗極大，測試運(yùn)行時精細(xì)化的缺陷管理：商業(yè)產(chǎn)品提供精準(zhǔn)的缺陷定位和生命周期管理，從發(fā)現(xiàn)到盡管商業(yè)模糊測試產(chǎn)品采用的核心技術(shù)存在一定臺√√√√√√√√√√√√√√√√×√√√×√√××××√√√××√×√××√×√√√√√√√×√√×√√√√√√×××√Java√√√√√√√√×√JavaScript√×√××√√√×××√√××√√√√√√√√×√√√√×√×√√×√×√√×√windows√×√××√√√√√√×√√×××√××××√√√×√√××√√√√√√√√√√√√√√√××√××××√×××√√×××√√××××√×√√√√√√√√√√√√√√√√大模型賦能生成高質(zhì)量測試用例：無垠模糊測試智能體不僅結(jié)合了程序分析、漏洞自動化修復(fù)：無垠模糊測試智能體率先將生成式人工智能技術(shù)融入模糊測建議。相比其他產(chǎn)品，無垠模糊測試智能體能分布式并行測試：無垠模糊測試智能體的分布式并行測試能力首屈一指。通過全面覆蓋測試場景：無垠模糊測試智能體在多種測試對象上的表現(xiàn)尤為出色。信創(chuàng)環(huán)境下適配國產(chǎn)操作系統(tǒng)：作為自主可控的國產(chǎn)商用產(chǎn)品，無垠模糊測試智能體完美適配中標(biāo)麒麟、銀河麒麟等國產(chǎn)Linux系統(tǒng)，滿足國產(chǎn)自主化產(chǎn)品的安全漏洞挖掘平臺是網(wǎng)絡(luò)安全防御體系中的關(guān)鍵組件，通過合理組合利用各類技術(shù)和工隱蔽安全漏洞難以檢測：現(xiàn)代軟件系統(tǒng)的復(fù)雜性使得安全漏洞更加隱蔽，傳統(tǒng)漏洞檢測成本高昂：傳統(tǒng)的漏洞檢測方法往往需要大量的人力和時間，這對于持針對于各種類型的軟件和系統(tǒng)展開漏洞挖掘，覆蓋操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、數(shù)據(jù)庫、Web應(yīng)用和二進(jìn)制可執(zhí)行文件等不同目標(biāo)。通過自動化生成大量異?；螂S機(jī)的輸入數(shù)高覆蓋：基于自動生成的海量測試用例進(jìn)行全面的動態(tài)檢測，遍歷目標(biāo)程序執(zhí)行路高精度：模糊測試針對運(yùn)行中的系統(tǒng)進(jìn)行檢測，具備完整的程序運(yùn)行信息，并且基高效率：模糊測試具備高自動化程度，支持長時間持續(xù)自動化漏洞挖掘，減少了對支持未知漏洞挖掘：模糊測試基于目標(biāo)系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)定位安全漏洞，不依賴已DevSecOps將安全集成到開發(fā)和運(yùn)維流程中，通過自動化和協(xié)作來提高軟件交付敏捷開發(fā)流難以集成復(fù)雜安全測試：傳統(tǒng)安全測試手段中，復(fù)雜的安全檢測工安全漏洞的驗(yàn)證和修復(fù)成本高：以靜態(tài)代碼檢測、黑盒動態(tài)測試等檢測手段往往存在檢測精度低、安全漏洞難以復(fù)現(xiàn)和驗(yàn)證的問題，導(dǎo)致安全漏洞的確認(rèn)和修復(fù)成本在代碼倉庫中進(jìn)行代碼管理和分支管理代碼時，模糊測試可以對代碼庫進(jìn)行檢測，確保代碼質(zhì)量和安全性。源代碼模糊測試針對API接口，通過自動生成海量畸形輸入，模擬各種攻擊手段，如SQL注入、XSS、在發(fā)布準(zhǔn)備和預(yù)發(fā)布階段，需要確保系統(tǒng)在l降低成本：模糊測試能夠助力實(shí)現(xiàn)安全左移，在軟件生命周期的早期便發(fā)現(xiàn)潛入網(wǎng)安全檢測是企業(yè)或機(jī)構(gòu)在自研或外購信息系統(tǒng)進(jìn)入核心網(wǎng)絡(luò)部署運(yùn)行前的重要提供豐富全面的風(fēng)險信息并支持自動復(fù)現(xiàn)驗(yàn)證，在入網(wǎng)安全檢測場景中發(fā)揮著至關(guān)重要那些靜態(tài)分析工具可能遺漏的漏洞。靜態(tài)分析可能因代碼復(fù)雜性和缺少動態(tài)信息而具有l(wèi)應(yīng)用軟件檢測：二進(jìn)制模糊測試不依賴于源代碼，直接對編譯后的程序二進(jìn)制l協(xié)議模糊測試通過自動生成不符合協(xié)議規(guī)范的數(shù)據(jù)包，或者故意構(gòu)造異常、錯l操作系統(tǒng)安全：操作系統(tǒng)模糊測試可以模擬各種系統(tǒng)調(diào)用和文件操作，評估操提高安全性：基于自動生成的海量測試用例進(jìn)行全面的動態(tài)檢測，遍歷目標(biāo)程防御未知風(fēng)險：模糊測試基于目標(biāo)系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)定位安全缺陷，不依賴已提高效率：模糊測試在被測目標(biāo)解析、測試用例生成、缺陷定位等環(huán)節(jié)都具備六、模糊測試的未來與發(fā)展趨勢大數(shù)據(jù)和云計算等新興技術(shù)的融合，模糊測試的應(yīng)用場景和技術(shù)能力也在逐步擴(kuò)展和提場革命性的變革。模糊測試原本是一種通過自動生成大量隨機(jī)或半隨機(jī)的測試輸入來發(fā)將具備智能生成測試用例的能力，不僅能夠根據(jù)目標(biāo)應(yīng)用程序的特性和行為模式自動調(diào)這種智能化的測試策略會依據(jù)目標(biāo)系統(tǒng)的反饋信息動態(tài)調(diào)整，集中測試可能隱藏漏引擎與安全大模型的無垠模糊測試智能體方案。該方案不僅為測試用例生成和代碼云起無垠的無垠模糊測試智能體不僅體現(xiàn)了它在模糊測試領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，還展示了智能化安全工具在軟件安全保障中的巨大潛力。通過結(jié)合先進(jìn)的AI未來的模糊測試技術(shù)將展現(xiàn)出前所未有的全棧漏洞檢測能力，不僅能夠高效識別內(nèi)條件競爭等多種漏洞類型。這意味著模糊測試工具將具備覆蓋更廣泛應(yīng)用程序和系統(tǒng)的未來的模糊測試工具將不僅僅是簡單的漏洞掃描器，而是能夠深入挖掘應(yīng)用程序復(fù)通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)和優(yōu)化機(jī)制，無垠模糊測試智能體還能夠進(jìn)一步利用每一次測試的結(jié)隨著敏捷開發(fā)和持續(xù)交付模型的廣泛采用，將模糊測試工具融入持續(xù)集成/持續(xù)交這種實(shí)踐確保每一次代碼更改都經(jīng)過徹底的安全測試，能夠盡早識別和解決潛在的云起無垠在持續(xù)集成模糊測試領(lǐng)域展示了卓越的能力。通過創(chuàng)新的智能模糊測試智隨著模糊測試技術(shù)的持續(xù)進(jìn)化，預(yù)計未來并行分布式模糊測試將實(shí)現(xiàn)前所未有糊測試能夠在多個計算資源上同時進(jìn)行，大幅縮云起無垠在這一領(lǐng)域展示了全面的創(chuàng)新和技術(shù)實(shí)力。通過自主研發(fā)的并行分布式模云起無垠的并行分布式模糊測試技術(shù)不僅在效率上取得了突破，更在準(zhǔn)確性和覆蓋云起無垠通過整合先進(jìn)的人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，打造了一個高度智能化的模糊測試平臺。這個平臺不僅能夠自動識別和隨著集群化模糊測試技術(shù)的快速發(fā)展，模糊測試正逐漸演化成云原生場景中軟全測試不可或缺的一環(huán)。未來的模糊測試不僅僅是一種測試手段，它將轉(zhuǎn)變?yōu)橐豁?xiàng)服務(wù)——模糊測試即服務(wù)（Fuzzing-as-a-Service，F(xiàn)aaS）。這一變革預(yù)示著，不論企云起無垠的模糊測試即服務(wù)（FaaS）解決方案，不僅集成了最先進(jìn)的模糊測試引云起無垠的FaaS能力不僅提升了測試的自動化程度，還通過云平臺的強(qiáng)大計算更是對整個軟件安全測試領(lǐng)域的一次顛覆性提升。憑借其強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力和創(chuàng)新能力，隨著技術(shù)的不斷演進(jìn)和應(yīng)用的進(jìn)一步深化，F(xiàn)aaS有望成為推進(jìn)軟件安全進(jìn)步的關(guān)七、模糊測試的政策與標(biāo)準(zhǔn)國際和國內(nèi)的多項(xiàng)政策與標(biāo)準(zhǔn)均對模糊測試給予了明確指導(dǎo)和認(rèn)可，從側(cè)面模糊測試已成為數(shù)據(jù)保護(hù)和網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的重要工具，受到了多個國際標(biāo)準(zhǔn)和指南包括在模糊測試過程中確保數(shù)據(jù)最小化和數(shù)據(jù)保護(hù)。2021年，ISO/SAE21434、絡(luò)安全工程中系統(tǒng)集成應(yīng)結(jié)合適當(dāng)?shù)姆椒ㄟM(jìn)行驗(yàn)證和測試，其中包括基于需求的正向和中提到軟件測試的最低標(biāo)準(zhǔn)，詳細(xì)說明并明確推薦使用模糊測試工具進(jìn)行自動化的主動國內(nèi)多項(xiàng)政策和標(biāo)準(zhǔn)明確了模糊測試的必要性，推動了網(wǎng)絡(luò)安全和模及信通院發(fā)布的《模糊測試技術(shù)分級能力要求》進(jìn)一步推動了這一進(jìn)程?！懂a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)糊測試工具在產(chǎn)業(yè)優(yōu)化中的關(guān)鍵作用?！赌：郎y試技術(shù)分級能力要求》規(guī)范了黑盒和灰盒模糊測試的平臺能力及引擎能力，提供了全面的指導(dǎo)并將模糊測試平臺能力分為基礎(chǔ)調(diào)了模糊測試在確保系統(tǒng)和軟件安全中的重要性。這些政策和標(biāo)準(zhǔn)共同推動了模糊測試2024年，中華人民共和國公安部發(fā)布了《信息安全技術(shù)模糊測試系統(tǒng)安全技2020年，工業(yè)和信息化部發(fā)布了《汽車電子系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全指南》（GB/T38628-2020），為了確保應(yīng)用的安全技術(shù)能夠滿足系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)需求，組織宜在當(dāng)今瞬息萬變的軟件安全測試領(lǐng)域，傳統(tǒng)的靜態(tài)和動態(tài)分析技術(shù)正面臨前所未有模糊測試技術(shù)在應(yīng)對這些挑戰(zhàn)時展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。通過自動生成大量不同的輸入，模糊測試技術(shù)能夠廣泛覆蓋軟件的各種代碼路不同實(shí)際環(huán)境下的應(yīng)用范例。特別是對開源和商業(yè)化應(yīng)用兩種模式下的模糊測試技術(shù)進(jìn)植性等方面的建議。相信這份白皮書可以幫助讀者為模糊測試未來的發(fā)展和應(yīng)用提供有價值的參考，為軟件安全測試領(lǐng)域的未來帶來無限[1]焦龍龍,羅森林,劉望桐,等.基于遺傳算法的二進(jìn)制程序模糊測試方法[J].浙江大學(xué)學(xué)報:工學(xué)版,2018,52(5):1014-1019.[2]張瀚方,周安民,賈鵬,等.面向二進(jìn)制程序的導(dǎo)向性模糊測試方法[J].計算機(jī)應(yīng)用,2019,39(5):1389-1393.[3]陳靜,魏強(qiáng),武澤慧,等.RESTAPI自動化測試綜述[J].ApplicationResearchofComputers/JisuanjiYingyongYanjiu,2024,41[2].[4]李富合,高東林,曹寧生.基于RESTful的中間件服務(wù)化體系結(jié)構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)研究[J].艦船電子工程,2019,39(7):113-118.[5]田韻嵩,李中偉,譚凱,等.汽車CAN總線入侵檢測算法性能模糊測試方法研究[J].InformationTechnology&NetworkSecurity/XinxiJishuyuWangluoAnquan,2022,41(4).[6]賴英旭,楊凱翔,劉靜,等.基于模糊測試的工控網(wǎng)絡(luò)協(xié)議漏洞挖掘方法[J].計算機(jī)集成制造系統(tǒng),2019,25(第9):2265.[7]萬年紅,李翔.軟件黑盒測試的方法與實(shí)踐[J].計算機(jī)工程,2000,26[12]:91-93.[8]FioraldiA,MantovaniA,MaierD,etal.DissectingAmericanFuzzyLop:AFuzzBenchEvaluation[J].ACMtransactionsonsoftwareengineeringandmethodology,2023,32[2]:1-26.[9]CowanC,ArnoldS,BeattieS,etal.Defconcapturetheflag:Defendingvulnerablecodefromintenseattack[C]//ProceedingsDARPAinformationsurvivabilityconferenceandexposition.IEEE,2003,1:120-129.[10]AumassonJP,RomaillerY.Automatedtestingofcryptosoftwareusingdifferentialfuzzing[J].BlackHatUSA,2017,7:2017.[11]任澤眾,鄭晗,張嘉元,等.模糊測試技術(shù)綜述[J].2021.[12]MohammedM,CaiH,MengN.猴子測試和人體測試的實(shí)證比較（wip論文）[C]//第20屆ACMSIGPLAN/SIGBED嵌入式系統(tǒng)語言、編譯器和工具國際會議論文集。2019：188-192。[13]RavipatiG,BernatAR,RosenblumN等?！禗yninst的解構(gòu)》[J]。威斯康星大學(xué)，技術(shù)報[14]劉文偉,劉堅(jiān).一個重建GCC抽象語法樹的方法[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用,2004,40[18]:125-128.[15]戴渭,陸余良,朱凱龍.基于動態(tài)能量調(diào)控的導(dǎo)向式灰盒模糊測試技術(shù)[J].浙江大學(xué)學(xué)報:工學(xué)版,2020,54(8):1534-1542.[16]杜子德.程序控制流圖:一種可觀化的程序設(shè)計工具[J].計算機(jī)研究與發(fā)展,1995,32[12]:15-20.[17]BamohabbatChafjiriS,LeggP,TsompanasMA,etal.Honggfuzz+:FuzzingbyAdaptationofCryptographicMutation[J].PhilandTsompanas,Michail-AntisthenisandHong,Jun,Honggfuzz+:FuzzingbyAdaptationofCryptographicMutation,2023.[18]LanY,JinD,WangZ,etal.Thunderkaller:ProfilingandImprovingthePerformanceofSyzkaller[C]//202338thIEEE/ACMInternationalConferenceonAutomatedSoftwareEngineering(ASE).IEEE,2023:1567-1578.[19]SenK.Concolictesting[C]//Proceedingsofthe22ndIEEE/ACMinternationalconferenceonAutomatedsoftwareengineering.2007:571-572.[20]WenC,WangH,LiY,etal.Memlock:Memoryusageguidedfuzzing[C]//ProceedingsoftheACM/IEEE42ndInternationalConferenceonSoftwareEngineering.2020:765-777.[21]WangT,WeiT,GuG,etal.TaintScope:Achecksum-awaredirectedfuzzingtoolforautomaticsoftwarevulnerabilitydetection[C]//2010IEEESymposiumonSecurityandPrivacy.IEEE,2010:497-512.[22]WooM,ChaSK,GottliebS,etal.Schedulingblack-boxmutationalfuzzing[C]//Proceedingsofthe2013ACMSIGSACconferenceonComputer&communicationssecurity.2013:511-522.[23]B?hmeM,PhamVT,RoychoudhuryA.Coverage-basedgreyboxfuzzingasmarkovchain[C]//Proceedingsofthe2016ACMSIGSACConferenceonComputerandCommunicationsSecurity.2016:1032-1043.[24]楊克,賀也平,馬恒太,等.面向遞增累積型缺陷的灰盒模糊測試變異優(yōu)化[J].軟件學(xué)報,2022,34(5):2286-2299.[25]肖天,江智昊,唐鵬,等.基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的高性能導(dǎo)向性模糊測試方案[J].網(wǎng)絡(luò)與信息安全學(xué)報,2023,9[2]:132-142.[26]ZhuF,SammlerM,LepigreR等。BFF：位域操作程序的基礎(chǔ)和自動驗(yàn)證[J]。ACM編程語言論文集，2022年，6(OOPSLA2)：1613-1638。[27]StallmanR、PeschR、ShebsS.使用GDB進(jìn)行調(diào)試[J]。自由軟件基金會，1988，675。[28]MillerC、CaballeroJ、JohnsonNM等。使用BitBlaze進(jìn)行崩潰分析[J]。BlackHatUSA，2010年。[29]DucheneF,RawatS,RichierJL,etal.KameleonFuzz:evolutionaryfuzzingforblack-boxXSSdetection[C]//Proceedingsofthe4thACMconferenceonDataandapplicationsecurityandprivacy.2014:37-48.[30]AppeltD,NguyenCD,BriandLC,etal.AutomatedtestingforSQLinjectionvulnerabilities:aninputmutationapproach[C]//Proceedingsofthe2014InternationalSymposiumonSoftwareTestingandAnalysis.2014:259-269.[31]PanY.Interactiveapplicationsecuritytesting[C]//2019InternationalConferenceonSmartGridandEle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