导读：近期更新了《AFL++》的相关内容，包括《如何用AI生成模糊测试用例？AFL++与LibFuzzer输入生成实践》、《Ruby如何利用AFL++边覆盖率引导实现网络协议模糊测试？》。如果 AFL++ 对你有帮助，请转发和分享。知识越分享越有价值，感谢你的每一次传递。
如何用AI生成模糊测试用例？AFL++与LibFuzzer输入生成实践 模糊测试的效率瓶颈往往不在执行速度，而在于输入生成策略。随机变异产生的用例大量重复且难以触达深层代码路径。如果让AI模型学习目标程序的输入格式，能否生成更高质量的种子并引导变异方向？本文以AFL++和LibFuzzer两个主流模糊测试引擎为对象，分析它们原有的输入生成机制，并... 栏目：AI社区 时间：10-05 模糊测试 AI生成测试用例 AFL++
Ruby如何利用AFL++边覆盖率引导实现网络协议模糊测试？ 模糊测试发现漏洞的效率，很大程度上取决于覆盖率引导的质量。AFL++默认采用边覆盖率加桶分割的策略来记录程序执行路径，这套机制对网络协议这类分支密集的目标尤其有效。本文围绕Ruby环境下的协议模糊测试展开，先讲清边覆盖率与基本块、元组哈希的核心原理，再说明如何编译插... 栏目：Ruby 时间：09-09 模糊测试 AFL++ Ruby 覆盖率引导 网络协议
