Titanを活用した深層学習ファジング手法DeFuzzの改善
王 潤政
概要
ファジングテストは，実際の使用ではすべてのコードカバレッジに到達するのが難しい。現状のファジング手法は状態空間を迅速かつ広範に探索できないため，バグの検出時間が非常に長い。そこでバグの識別のために深層学習指向のファジング手法を開発する。従来手法 DeFuzz において深層学習モデルが検出した脆弱性位置に対してマルチターゲット対応ファジングツールを活用し，深層学習モデルが特定した複数の脆弱性位置に対して効率的にテストケースを生成することで，より迅速な脆弱性発見を目指す。
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