原创 Paper | Fuzz 工作流解析与 AI 引入方案分享

主要观点总结

本文是知道创宇404实验室关于AI在Fuzz工程中的应用分享的议题内容。文章受到Google安全博客的启发，探讨了AI如何帮助改进现有的漏洞挖掘体系。文章主要涵盖了Fuzz工作流的认识、目标设定与切入点讨论、初步引入方案分享以及总结等部分。

关键观点总结

关键观点1: Fuzz工作流简介与AI引入的背景

文章介绍了Fuzz工程的基本概念和工作流程，以及AI在Fuzz测试中的引入背景和意义。

关键观点2: AI在Fuzz工作流中的具体应用和讨论

文章详细讨论了AI在Fuzz工作流中的具体应用，包括信息收集、语料库准备、接口分析、变异算法与插桩方案等，并提到了在不同阶段引入AI的实施需求。

关键观点3: 初步引入AI的Fuzz自动化构建方案分享

文章展示了一个初步引入AI的Fuzz自动化构建示例，包括目标程序的Fuzz任务构建、AI在任务对话中的引导、沙盒环境下的程序化工作等。

关键观点4: Fuzz与AI设施的改进与配合

文章指出了Fuzz与AI设施都需要改进以加强相互配合，包括在AI建设方面的需求细化、知识库维护、目标程序接口分析、Fuzz环境构建等方面，以及在Fuzz程序方面的优化改造、语料数据生成等。

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