35. Enhancing Coverage-Guided Fuzzing via Phantom Program (ESEC/FSE 2023) 리뷰

2024년 2월 27일 BRL 세미나. 성균관대학교 소프트웨어 분석 연구실 (발표자: 이재혁)
발표 논문: Enhancing Coverage-Guided Fuzzing via Phantom Program (ESEC/FSE 2023)
인용수: 8회 (2024.12.27 기준)
논문 링크 : dl.acm.org/doi...
본 논문은 기존 Fuzzing 기법이 source program의 dependency에 의하여 의미 없는 Seed를 만들어낼 문제가 있음을 지적하였습니다. 이에, dependency를 제거한 phantom program을 만들어 dual fuzzing을 하였습니다. 주요 아이디어는 fuzzing하려는 source program 자체를 조작하여 program의 dependency를 제거한 새로운 program을 하나 더 만들어 두 가지의 program을 모두 만족하는 seed를 만드는 것에 있습니다.

[@free_soul-1]

"와 이분 발표 잘하는 분이다!" "마이크 좀 꺼주시겠어요" ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ😆