XFuzz，一款专为现代软件环境设计的模糊测试平台，特别适用于 C/C++ 编写的源码、二进制程序、动态链接库等。 通过深刻理解目标软件的工作机制，XFuzz 构建精准的测试模型，生成初始测试用例并运用遗传算法，进化出更高质量的输入样本，模仿真实数据交互，旨在触及代码的每一个分支，涵盖常规测试难以覆盖的部分，以触发潜在的、难以预料的执行路径。
产品概述
产品优势
支持镜像管理和镜像构建
XFuzz提供了一系列预先配置的基础镜像，这些镜像内置了先进的自动化测试框架和工具，专为软件质量控制而设计。用户可以利用这些镜像作为起点，构建适合自身软件测试需求的自定义镜像。
智能化遗传变异算法
结合遗传算法的迭代进化策略与代码覆盖率度量，通过收集和分析被测程序的代码覆盖率信息，以指导模糊测试过程，确保生成的测试用例能够探索尽可能多的代码路径。
集成多种模糊测试技术
XFuzz集成多种模糊测试技术，以满足不同测试目标的需求。每种技术都针对特定类型的输入和测试目标进行优化，确保在各自领域内的高效性和准确性。
支持国产化跨平台部署
XFuzz不仅支持传统的X86架构，还能在飞腾、鲲鹏、海光等国产化环境中运行，具有强大的兼容性和适应性。
详细的测试报告
XFuzz提供word、PDF、html三种格式的报告下载，不仅涵盖测试的基本信息和统计数据，还包括了具体的缺陷用例和崩溃现场的关键信息，这些内容可以帮助开发团队全面了解测试结果，快速定位和修复问题。
产品功能
项目管理
XFuzz项目管理覆盖安全测试的整个生命周期，从项目创建到创建运行环境、部署目标、构建目标、初始化配置、回归测试、模糊测试和测试结束，再到结果分析和修复建议，确保软件安全测试的流程高效且有条理。
镜像构建/镜像管理
提供了一系列预先配置的基础镜像，这些镜像内置了先进的自动化测试框架和工具，专为软件质量控制而设计。用户可以利用这些镜像作为起点，构建适合自身软件测试需求的自定义镜像。
崩溃样本去重
高效的去重机制，利用高级哈希算法与相似性度量技术，能够准确识别并过滤掉重复的崩溃样本，避免无效的重复工作。
遗传变异样本生成
遗传算法变异样本生成是根据目标程序特性定制测试用例生成策略，执行预处理如解压、过滤和精简种子数据，并通过变异操作生成多样化的测试样本。
遗传算法变异样本生成功能不断洞察目标系统的内部架构，保证新生成的变异样本能够触及先前未探索的代码路径，拓宽测试的广度与深度，并在探索未知区域（以增加代码覆盖率）和深入测试已知有效区域之间找到平衡点。
自动化缺陷分析
XFuzz自动化缺陷分析包括异常现场信息收集、缺陷类型识别两个部分。异常现场信息收集专注于对崩溃事件的深入探索与理解，通过内置动态监控与分析工具，能够在程序运行时精准捕捉崩溃瞬间，深入探究崩溃发生时的系统状态。缺陷类型识别采用先进的自动缺陷识别算法，根据崩溃的具体表现，快速识别诸如空指针引用错误、数组访问越界等典型错误模式。
覆盖率统计
XFuzz覆盖率统计通过高效率地整合动态运行时数据，全方位评估测试的效能，在测试执行过程中，覆盖率统计功能动态捕捉覆盖情况，集成多种测试策略（例如动态插桩）所产出的数据，利用先进的统计手段进行深层次分析。根据不同的被测目标，可能采用不同的覆盖率统计方式，如分支覆盖、基本块覆盖、代码边覆行。