SSFuzz:状态敏感的网络协议服务灰盒模糊测试技术

网络协议服务作为个人设备与互联网交互的接口,其脆弱性严重威胁用户的隐私和信息安全。最先进的网络协议灰盒模糊测试工具在代码覆盖率的基础上引入了状态反馈,通过分析网络协议服务的状态信息,进一步筛选有效的变异种子。但是,不同的模糊测试工具对网络协议服务状态有着不同的定义,如AFLNET通过分析服务器响应数据包的内容提取状态,StateAFL定义长寿命内存作为程序状态。在状态收集上,SGFuzz通过分析Enum类型数据定义,识别状态变量的赋值语句并插桩。然而,SGFuzz无法识别状态变量的间接赋值语句,对于状态变量的识别并不全面。同时,在构建状态机时,不同的模糊测试技术对状态机节点有着不同的定义,难以在同一个模糊测试工具上同时使用多种状态收集策略。此外,在实验设计上,现有的方案倾向于比较相同时间内的代码覆盖率情况。但是,代码覆盖率的增长受到多方面因素的影响,如吞吐量、种子筛选策略等。相同时间内的代码覆盖率实验适用于不同模糊测试工具之间的比较,对于其中单个模块的改进实验则不适用。针对以上问题,提出了SSFuzz。具体地,SSFuzz研究了基于状态变量的插桩方式,依据代码编译过程中的抽象语法树信息,识别状态变量赋值的间接赋值方法,能够更精准地对状态变量赋值语句进行插桩;其次,SSFuzz对用于指导状态筛选的状态机进行了定义,该方法有助于不同的状态反馈策略共同构建状态机。实验结果表明,SSFuzz能够实现对大部分网络协议服务的插桩,并且相较于SGFuzz,能够实现对间接赋值语句的插桩。此外,讨论了适用于评估状态机有效性的实验方法,并证明了SSFuzz能够以更少的测试样例数量达到更高的路径覆盖率。

英语课堂教师反馈用语的顺应性研究

教师话语,特别是教师反馈用语,在大学英语课堂教学过程中起着重要的作用。该文通过教师反馈用语的顺应性研究和实践,对教师反馈用语的话语量、话语音质与反馈话语的展示方式(如低调陈述、纠错的方式和语码转换等)进行分析,旨在加大英语课堂上学生的语言产出。

高质量检索语句生成算法

本文对高质量检索语句的生成算法作了一般描述,并指出了其中的关键问题,即搜索引擎如何准确地理解用户的检索意图。针对这个问题,提出了三类基于不同思想的方法,并简要回顾了每类方法中的代表性算法。