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CAFLnet: a network protocol fuzzing framework based on selection algorithm with enhanced contextual information
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OA
AI
DOI：10.1186/s42400-025-00377-2.png)
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摘要
En 中文
网络协议模糊测试是检测网络协议程序漏洞的关键方法。然而，网络协议模糊测试中使用的传统选择算法往往无法准确选择有效状态和种子。为解决这一局限性，本文提出了一种名为Contextual AFLnet（CAFLnet）的模糊测试框架，该框架采用了一种利用增强上下文信息的选泽算法。该框架引入了关键指标，如状态入度、状态出度和轨迹相邻调用计数，以增强上下文信息。选择算法分为两部分：(1) 基于线性上置信界的状态选择算法，通过利用增强的上下文信息优化探索与利用之间的平衡；(2) 三因子种子选择算法，旨在利用种子标签、执行信息和会话信息等上下文信息，在选泽过程中全面有效地评估种子价值。我们使用来自ProFuzzBench和真实世界的11个基准程序对CAFLnet和AFLnet进行了评估。结果表明，CAFLnet框架在分支覆盖率方面平均优于AFLnet 6.86%，在PureFTPD上增幅显著，达到18.79%。此外，CAFLnet框架在状态发现方面略优于AFLnet，并在漏洞检测方面表现更优，能够更早、更频繁地触发已知漏洞，并成功暴露了一个先前未知的漏洞。
Keyword:
Fuzzing
Network protocol
Selection algorithm
Vulnerability discovery
Coverage
期刊
C
IF:
3.7
论文数:
605
被引数:
1.0K
机构
引用论文
LinFuzz: Program-Sensitive Seed Scheduling Greybox Fuzzing Based on LinUCB AlgorithmLinFuzz: 基于LinUCB算法的程序敏感种子调度灰盒模糊.png)
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