推荐： NEZHA - 高效的领域无关差异性模糊测试工具

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项目介绍

NEZHA是一款由哥伦比亚大学开发的高效且领域无关的差分模糊测试框架。它利用不同测试程序的行为差异，专注于更可能触发逻辑错误的输入。NEZHA的设计理念是通过多应用差分测试，以实现更为高效的漏洞发现。

技术分析

在NEZHA中，核心是其运行时多样性的增强度量，这些度量策略详尽地描述在2017年IEEE安全与隐私研讨会（Oakland）的论文——NEZHA：高效的领域无关差异测试中。这些度量策略旨在引导模糊测试引擎生成能最大化程序行为差异的输入，从而提高发现潜在bug的可能性。

应用场景

• 软件质量保证：在软件开发阶段，NEZHA可以作为静态代码分析和传统单元测试的有效补充，帮助开发者提前发现和修复潜在的安全问题。
• 操作系统和库的测试：对于系统级软件，如操作系统组件或公共库，NEZHA可以帮助进行全面的深度测试，确保软件的稳定性和安全性。
• 企业内部测试：大型组织可以在其内部软件产品上使用NEZHA进行定期测试，提升产品的健壮性。

项目特点

1. 领域无关：NEZHA的设计适用于各种类型的软件，无需针对特定领域进行定制。
2. 行为差异焦点：通过比较多个程序执行的不同行为，集中力量寻找可能导致问题的输入。
3. 高效性：采用先进的模糊测试策略，提高发现复杂漏洞的速度。
4. libFuzzer集成：与流行的libFuzzer兼容，方便融入现有的模糊测试流程。
5. 社区支持：项目团队欢迎用户提交问题报告，并鼓励贡献新的模糊测试目标。

要开始使用NEZHA，请访问项目仓库并按照提供的教程进行操作。虽然当前代码正在移植到最新版libFuzzer并处于未测试状态，但你可以查阅v-0.1版本获取论文中使用的代码和示例。

总的来说，NEZHA是一个强大的工具，对于任何致力于提高软件质量和安全性的开发者来说，都是值得尝试的。立即加入这个开源项目，一起探索软件安全的新边界！

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