Buchumschlag

Uses of Active and Passive Learning in Stateful Fuzzing

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Daniele, Cristian, Andarzian, Seyed Behnam, Poll, Erik
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Software Engineering
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Is Stateful Fuzzing Really Challenging?
von: Daniele, Cristian
Veröffentlicht: (2024)

WuppieFuzz: Coverage-Guided, Stateful REST API Fuzzing
von: Rooijakkers, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning-Guided Fuzzing for Testing Stateful SDN Controllers
von: Ollando, Raphaël, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MicroFuzz: An Efficient Fuzzing Framework for Microservices
von: Di, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fuzz Smarter, Not Harder: Towards Greener Fuzzing with GreenAFL
von: Ercevik, Ayse Irmak, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fuzzing Automatic Differentiation in Deep-Learning Libraries
von: Yang, Chenyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SoK: Where to Fuzz? Assessing Target Selection Methods in Directed Fuzzing
von: Weissberg, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TransferFuzz: Fuzzing with Historical Trace for Verifying Propagated Vulnerability Code
von: Li, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stateful Embedded Fuzzing with Peripheral-Accurate SystemC Virtual Prototypes
von: Ghinami, Chiara, et al.
Veröffentlicht: (2026)

XMutant: XAI-based Fuzzing for Deep Learning Systems
von: Chen, Xingcheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Program Environment Fuzzing
von: Meng, Ruijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Vulseye: Detect Smart Contract Vulnerabilities via Stateful Directed Graybox Fuzzing
von: Liang, Ruichao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BiFuzz: A Two-Stage Fuzzing Tool for Open-World Video Games
von: Kato, Yusaku, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GraphFuzz: Automated Testing of Graph Algorithm Implementations with Differential Fuzzing and Lightweight Feedback
von: Yan, Wenqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Context-Aware Fuzzing for Robustness Enhancement of Deep Learning Models
von: Wang, Haipeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

WFC/WFD: Web Fuzzing Commons, Dataset and Guidelines to Support Experimentation in REST API Fuzzing
von: Sahin, Omur, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large-Scale Empirical Analysis of Continuous Fuzzing: Insights from 1 Million Fuzzing Sessions
von: Shirai, Tatsuya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Prompt Fuzzing for Fuzz Driver Generation
von: Lyu, Yunlong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

MoCo: Fuzzing Deep Learning Libraries via Assembling Code
von: Ji, Pin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MirrorFuzz: Leveraging LLM and Shared Bugs for Deep Learning Framework APIs Fuzzing
von: Ou, Shiwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fuzzing Microservices in Face of Intrinsic Uncertainties
von: Zhang, Man, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Program Feature-based Fuzzing Benchmarking
von: Miao, Miao
Veröffentlicht: (2025)

Interleaved Learning and Exploration: A Self-Adaptive Fuzz Testing Framework for MLIR
von: Sun, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating the Effectiveness of Coverage-Guided Fuzzing for Testing Deep Learning Library APIs
von: Qin, Feiran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PatchFuzz: Patch Fuzzing for JavaScript Engines
von: Wang, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BandFuzz: An ML-powered Collaborative Fuzzing Framework
von: Shi, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MOTIF: A tool for Mutation Testing with Fuzzing
von: Lee, Jaekwon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Selecting Initial Seeds for Better JVM Fuzzing
von: Gao, Tianchang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fuzzing MLIR Compilers with Custom Mutation Synthesis
von: Limpanukorn, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bug Histories as Sources of Compiler Fuzzing Mutators
von: Liu, Lingjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fuzzing with Agents? Generators Are All You Need
von: Vikram, Vasudev, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Detecting and Mitigating Flakiness in REST API Fuzzing
von: Zhang, Man, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FuzzAgent: Multi-Agent System for Evolutionary Library Fuzzing
von: Lyu, Yunlong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fuzz4All: Universal Fuzzing with Large Language Models
von: Xia, Chunqiu Steven, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Uncovering Failures in Cyber-Physical System State Transitions: A Fuzzing-Based Approach Applied to sUAS
von: Chambers, Theodore, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A General Solution for the Implementation of CI/CD in Embedded Linux Development
von: Agahi, Behnam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Who Uses Personas in Requirements Engineering: The Practitioners' Perspective
von: Wang, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evolutionary Generative Fuzzing for Differential Testing of the Kotlin Compiler
von: Georgescu, Calin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Approximate Bayesian Computation As An Informed Fuzzing-Inference System
von: Vaisnor, Chris
Veröffentlicht: (2024)

ShellFuzzer: Grammar-based Fuzzing of Shell Interpreters
von: Felici, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)