arXiv · cs.AI· Vivek Vekariya·· 11 天前AI 评分29
FuzzInsight：导航覆盖引导 DNN Fuzzing 的效率-效果权衡
FuzzInsight: Navigating the Efficiency-Effectiveness Trade-off in Coverage-Guided DNN Fuzzing
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Vivek Vekariya
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.23195v1
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AI 导读
研究者提出 FuzzInsight，针对覆盖引导 DNN fuzzing 中种子利用低效与覆盖引导成本高两大瓶颈给出配置分析与决策指南。其 Equalized Sampling 策略将种子队列平均利用率提升至 77%，较此前方法提高 13 个百分点；在 MNIST、SVHN、GTSRB、CIFAR-100 四个基准上评估 84 种配置，发现非结构化准则 LSCD、LSC、MDSC 以更少计算量达到相当覆盖效果。用生成的边界样本重训练可将泛化鲁棒性平均最多提升 77 个百分点，且不损害原测试分布上的性能。
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