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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이아청 (한국과학기술원) 김윤호 (한양대학교) 김문주 (한국과학기술원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.4
발행연도
2021.4
수록면
391 - 397 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2021.48.4.391

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커버리지 기반 퍼징(Coverage Guided Fuzzing)은 테스트 케이스 생성 기법으로, 기법 자체가 간단하고, 큰 소프트웨어에도 적용이 가능하기 때문에 널리 이용되고 있다. 하지만, 기존의 퍼징 기법은 프로그램 내부의 시맨틱 정보를 쓰지 못하고 있다. 본 논문에서는 커버리지 향상을 위해 함수 관련도를 기반으로 변이할 바이트를 선택하는 새로운 2가지 휴리스틱을 제시한다. 두 함수 간의 함수 관련도는 두 함수가 같이 실행되는 테스트 케이스의 개수로 정의 되며, 높은 함수 관련도는 두 함수가 서로 높은 의존성을 가짐을 나타낸다. 어떤 타겟 함수의 커버리지 향상을 위해, 이 새로운 휴리스틱은 그 타겟 함수와 관련도가 높은 함수들이 읽고 쓰는 바이트만 변이하여 커버리지 향상을 꾀한다. 제시된 휴리스틱은 최신 퍼저(Fuzzer)인 Angora와 FairFuzz를 기반으로 구현되었으며, 최신 퍼저들에서 사용된 실제 C 프로그램으로 평가하여 기존 퍼저 대비 각각 17.88%와 11.03%의 경로 커버리지 향상을 보였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 커버리지 기반 퍼징 프로세스
3. 함수 관련도 기반 퍼징
4. 평가 및 분석
5. 결론
References

참고문헌 (15)

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