Jongmun in SELab

인과추론을 이용한 퍼징 성능 향상? 어떤 사건이 발생해야하는? 무튼 뭐 사용이 힘들 것 같은데 가능은 하려나? 생각은 해보자.
퍼징 데이터를 사용하여 학습, 입력 값을 학습. → 이를 기반으로 기존의 버그 재현?
라이브러리 버그를 찾기 위해 라이브러리를 사용한 여러 프로그램에 대해 테스트 드라이버를 만들어 퍼징을 진행하여 비교 분석. 약간 fuzzing의 differential testing 느낌?
퍼징을 하기 전에 입력이 어떤 커버리지를 가질지 미리 알 수 있으면 좋지 않을까?
- 커버리지 예측 프레임워크 → 커버리지가 증가할 확률이 높은 mutation, input 사용 또는 생성