FuzzSplore: Visualizing Feedback-Driven Fuzzing Techniques
Auteurs : Andrea Fioraldi, Luigi Paolo Pileggi
Résumé : Fuzz Testing techniques are the state of the art in software testing for security issues nowadays. Their great effectiveness attracted the attention of researchers and hackers and involved them in developing a lot of new techniques to improve Fuzz Testing. The evaluation and the cross-comparison of these techniques is an almost open problem. In this paper, we propose a human-driven approach to this problem based on information visualization. We developed a prototype upon the AFL++ fuzzing framework, FuzzSplore, that an analyst can use to get useful insights about different fuzzing configurations applied to a specific target in order to choose or tune the best technique during a fuzzing campaign.
Outils pour cet article
Posez des questions sur cet article à notre assistant IA
Vous pouvez aussi discutez avec plusieurs papiers à la fois ici.
Le résumé précédent a été créé il y a plus d'un an et peut être réexécuté (si nécessaire) en cliquant sur le bouton Exécuter ci-dessous.
Recherchez des articles similaires (en version bêta)
Nous comparons le titre et le résumé avec les articles indexés dans notre base. Pour les articles arXiv, la recherche porte sur la même catégorie ; pour les DOI et les autres sources, elle couvre toutes les sources et disciplines. Vous pouvez la relancer à mesure que notre base s’enrichit.
Avertissement : Notre outil de synthèse basé sur l'IA et l'assistant virtuel fournis sur ce site Web peuvent ne pas toujours fournir des résumés complets ou des réponses exactes. Nous vous encourageons à examiner attentivement et à évaluer le contenu généré pour vous assurer de sa qualité et de sa pertinence par rapport à vos besoins.