퍼징(Fuzzing) 기술은 소프트웨어 테스팅 분야에서 널리 쓰이는 기술이 되었고, 새로운 퍼저(퍼징도구) 및 퍼징 연구들이 매년 새롭게 등장하고 있습니다. 그렇다면 새롭게 만들어지는 많은 퍼저 중 어떤 퍼저가 성능이 좋을까요? 평가 기준은 어떻게 정하게 되는 걸까요?. 이번 글에서는 이러한 퍼저의 성능을 평가하기 위해 만들어진 소프트웨어 테스팅 분야 국제 대회인 Test-Comp에 대해 간략히 알아보고 Test-Comp에 추가된 새로운 퍼저 벤치마크 ‘Fuzzle’에 대해 살펴보도록 하겠습니다.
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Getting into fuzzing is so confusing. I remember my first Google search on the subject. You hear about different colors, black/white/grey. You hear about mutation- and model-based generation. So many techniques. And, every fuzzer seems to have a little bit of everything. It’s a confusing field. It’s like entering a thick forest: You can’t even say where
우리가 연구를 처음 시작하게 되면, 성공한 사람들의 사례를 주로 보게 됩니다. 트위터만 보더라도 획기적 연구 결과가 하루가 멀다고 쏟아져 나오니까요. 이 글에서는 연구의 다른 측면, 즉 질 좋은 연구를 하는 것이 얼마나 길고, 고된 과정인지를 얘기하고자 합니다. 이것은 분명 연구자들에게 흔히 일어나는 일임에는 분명하지만, 잘 알려진 이야기는 아닙니다. “성공의 확률을 높이려거든, 실패의 확률을 높여라.” 토마스
Introduction When you start in research you see all these successful people. On Twitter, it seems there is one new game changing paper published every week or so. Here, I want to show the other side, how it is actually a long and painful process to produce good quality research. I believe it is a