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Fuzzing JavaScript JIT Compilers With Optimization Path Feedback
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AI
DOI：10.1109/tdsc.2026.3691462.png)
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摘要
En 中文
即时编译器（JIT）是JavaScript引擎的核心组件，它以JavaScript代码作为输入，并对其应用一系列优化步骤，将其转换为机器代码。这些优化步骤通常对输入程序做出一些假设（例如变量类型），因此当这些假设被违反时会产生漏洞。为了发现此类错误，必须彻底测试不同的优化步骤，但以往的研究未能做到这一点，主要关注于代码覆盖率。在本文中，我们提出了首个针对JavaScript JIT编译器的优化路径引导模糊测试解决方案，即OptFuzz，它专注于探索优化路径。具体来说，我们利用一个“优化子路径”指标来近似优化路径，并将其作为反馈来指导种子保留和种子调度。此外，我们通过分析即时编译中间表示（IR）级别的代码转换来识别优化触发，并且仅在触发优化时保留优化子路径。我们在四个基准模糊测试器上实现了OptFuzz，并在四个主流JavaScript引擎上进行了评估。在早期引擎版本中，OptFuzz发现的错误数量是基准测试的数倍。在最新引擎中，OptFuzz发现了52个新错误，其中43个已被确认或修复。
Keyword:
Fuzzing
JIT compiler
JavaScript engine
optimization
期刊
IF:
7.5
论文数:
2.6K
被引数:
9.6K
机构
引用论文
Not All Coverage Measurements Are Equal: Fuzzing by Coverage Accounting for Input Prioritization
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