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：更强大，更有效的模型前言最近，一群研究人员设计了一个智能的灰箱模糊测试模型。他们声称，此模型类似于在代码库（解析复杂文件）中搜索漏洞的现有阶段。相比之下，新模型的漏洞挖掘效率将更高。简介模糊测试是一种用于发现软件漏洞的技术。该技术需要将恶意构造的输入数据发送到被测目标。如果程序崩溃或未执行预期的行为，则表明可能存在安全漏洞。当前，有三种主要的模糊测试技术：黑盒模糊测试，在这种情况下，测试人员对被测目标一无所知。白盒模糊测试，在这种情况下，测试人员需要知道要测试的目标的情况。测试主要针对程序的源代码；灰盒模糊测试，在这种情况下，测试人员只有一部分要测试的目标信息。以前，来自新加坡国立大学，澳大利亚莫纳什大学和罗马尼亚布加勒斯特的Politnika大学的五名安全研究人员一直在寻找一种可以有效提高灰盒模糊测试效率的方法，现在他们说，这项研究已经取得显著成就。这组研究专家已经开发了一种称为的工具（基于安全专家开发的模糊处理工具），并且该工具使用了一种称为智能灰箱模糊处理的技术。根据专家的介绍，社区目前有大量的代码库专用于解析复杂的文件结构，例如解析音频，视频，图片，文档和数据库文件等，以及分析此类代码库的效率很高在基于代码覆盖率的灰盒模糊测试技术中，测试人员需要提供种子文件并通过随机翻转，删除，复制或添加位来生成新文件，然后让要测试的目标（代码库）解析这些文件发现潜在的安全漏洞。但是问题在于，对于复杂的文件结构（格式），位翻转不一定会生成有效的文件。然而，研究人员通过定义“新的变异操作”克服了这一困难，该操作在虚拟文件结构而不是位层上实现，以确保文件的有效性。研究人员在白皮书中写道：“我们推出了一种新颖的基于效率的功率调度方法，该方法允许更多时间来生成更易于通过程序分析阶段的文件。