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Towards Path-Aware Coverage-Guided Fuzzing
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AI
DOI：10.1109/CGO68049.2026.11395191.png)
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摘要
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自动化模糊测试已成为标准实践，但关键盲点依然存在。路径引导的模糊测试器通常依赖边覆盖率作为程序行为的轻量级代理。然而，该指标仅能弱化捕获路径变化：它无法区分遵循不同控制流路径但遍历相同边的执行情况——导致许多路径依赖性错误未被检测到。路径感知能提供更丰富的覆盖视图，但被认为对模糊测试成本过高。我们介绍了一种轻量级方法用于跟踪过程内执行路径，实现了高效的路径感知反馈。这增强了模糊测试器检测细微错误的能力，即使在经过充分测试的软件中也是如此。为应对由此产生的种子爆炸问题，我们评估了两种策略——剔除和机会性路径感知模糊测试——以平衡精度和吞吐量。我们的发现表明，在适当引导下，路径感知模糊测试能发现更多错误，并揭示了模糊测试研究中的潜在价值。
Keyword:
Fuzzing
Coverage feedback
Path profiling
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