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Fuzzing Taxonomy

Mutation-Based / Generation-Based

根据输入的生成方式，可以将 fuzzing 分为两类：

• mutation-based fuzzing 需要从被测程序的一组已知输入（称为 input seed）开始，对这些输入进行 mutate 以生成新的输入，这需要回答 where to mutate 和 what value to use 两个问题。

• generation-based fuzzing TBD.

Coverage-Guided / Directed

根据测试的目标或者说策略，可以将 fuzzing 分为两类：

coverage-guided fuzzing 旨在生成输入以尽可能提高对被测程序的探索度，例如代码覆盖率或路径覆盖率。

• ？由于覆盖所有的路径是不可能的，此类方法一般会尽可能地探索某些感兴趣的区域，例如优先关照探索次数少的基本块，等等。

directed fuzzing 旨在生成输入以探索被测程序中的一些指定目标，例如到达一组特定的程序点，或探索一组特定的执行路径。

White-Box / Grey-Box / Black-Box

根据被测程序的可访问性，可以将 mutation-based fuzzing 分为三类：

• white-box fuzzing 需要被测程序的源码，在 source-level 或编译的 IR-level 执行高级的程序分析。

• grey-box fuzzing 需要被测程序的二进制代码，在 binary-level 采取轻量级的程序分析或监控。

• black-box fuzzing 假设我们对被测程序的内部一无所知，将其视为完全的黑盒。

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