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Contribution Details
Type | Bachelor's Thesis |
Scope | Discipline-based scholarship |
Title | Evaluating and Extending Parallel Fuzzing |
Organization Unit | |
Authors |
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Supervisors |
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Language |
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Institution | University of Zurich |
Faculty | Faculty of Business, Economics and Informatics |
Date | 2022 |
Abstract Text | Fuzz testing is a software testing technique that uses random inputs to find faults in programs. In recent years, American Fuzzy Lop (AFL), a state of the art greybox fuzzer has seen much interest [Godefroid, 2020]. One avenue of research is the improvement of AFLs’ effect when run in parallel. In this thesis, we explore the effects of parallelizing AFL with up to 25 parallel instances. Additionally, we reimplement PAFL, an approach that improves the parallel abilities of the AFL based fuzzers FairFuzz and AFLfast [Liang et al., 2018]. We show that PAFL does not improve the standard AFL implementation for setups with three fuzzing instances. |
Zusammenfassung | Fuzz Testen ist eine Technik des Softwaretesten, die mithilfe von zufälligem Input Programmier- fehler findet. AFL ist ein moderner Fuzzer, an welchem in den letzten Jahren viel geforscht wurde [Klees et al., 2018]. Ein Interessengebiet der Forschung ist die Parallelisierung von AFL. In dieser Arbeit untersuchen wir die Parallelisierung von AFL bis zu 25 parallelen Instanzen. Zusätzlich reimplementieren wir PAFL, eine Erweiterung von AFL basierten Fuzzern für die gezeigt wurde, dass sie die Parallelisierung von FairFuzz und AFLfast verbessert [Liang et al., 2018]. Wir zeigen, dass PAFL die Standardimplementierung von AFL nicht verbessert in einer Versuchsanordnung mit drei parallelen Fuzzer Instanzen. |
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