BandFuzz：基于机器学习的协作式模糊测试框架

摘要：协作式模糊测试是近年来出现的一种技术，它结合了多个独立的模糊测试工具，并动态选择适合不同程序的适当组合。与依赖特定假设来维持其有效性的独立模糊测试工具不同，协作式模糊测试放宽了对目标程序的假设，在各种程序中提供持续且稳健的性能。理想情况下，协作式模糊测试应该是朝着通用模糊测试解决方案更有前景的方向，因为它减轻了手动挑选独立模糊测试工具的需求。然而，现有的协作式模糊测试框架的有效性受到主要挑战的限制，例如与独立模糊测试工具相比需要额外的计算资源，以及在各种模糊测试工具之间资源分配效率低下。

主题：密码学与安全（cs.CR）；软件工程（cs.SE）