抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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被覆誘導融合は,ソフトウェア脆弱性を見つけるために広く使用され有効な解決策である。追跡符号被覆率とそれを利用することは,被覆誘導ファジィ装置にとって重要である。しかし,完全で正確な経路被覆を追跡することは,高い計装オーバーヘッドのために実行可能ではない。一般的なファジィ(例えば,AFL)は,しばしば粗い被覆情報,例えばコンパクトなビットマップに保存されたエッジヒットカウントを使用し,非常に効率的なグレイボックス試験を達成する。このような不正確さと被覆率の不完全性は,ファジィに重大な制約をもたらす。最初に,それは経路衝突を引き起こして,それは新しい衝突に導く潜在的経路を発見することからファジィを防止した。さらに重要なことに,それはファジィ化を防ぎ,融合戦略に関する意思決定を行うことを妨げる。本論文において,著者らは,範囲敏感な融合解法CollAFLを提案した。それは,より正確な範囲情報を提供することによって経路衝突を緩和し,一方,低い計装オーバーヘッドを保存している。それはまた,新しい経路と脆弱性を発見する速度を促進する,3つの新しい融合戦略を適用するために被覆情報を利用する。一般的なファジィAFLに基づくCollAFLのプロトタイプを実装し,24の一般的応用について評価した。結果は,経路衝突が一般的であることを示した。すなわち,端部の75%までは,いくつかの応用において他のものと衝突することができて,CollAFLは,端部衝突比率をほとんどゼロに減らすことができた。さらに,3つの融合戦略を用いて,CollAFLは,コード範囲と脆弱性発見の両方に関して,AFLより優れている。平均して,CollAFLは20%のより多くのプログラム経路をカバーし,200時間でAFLよりも320%のよりユニークな衝突と260%のより多くのバグを見出した。全体として,CollAFLは,95の新しいCVEを割り当てた157の新しいセキュリティバグを見出した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
