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模糊测试，也被称为Fuzz Testing，是一种通过向目标系统输入非预期的“坏数据”并异常结果来发现软件漏洞的方法。

当我们深入探讨模糊测试时，会发现有许多相关问题值得探讨。例如，模糊测试的目标系统有哪些？如何生成非预期的“坏数据”？如何有效地输入这些“坏数据”？如何异常？如何定位触发异常的输入？以及如何判断触发的输入可被利用？

接下来，我们将一一解答这些问题，带大家更深入理解模糊测试。

模糊测试的目标系统可以是多种多样的。无论是文件格式、环境变量、命令行、内存、网络协议还是web应用，都可以作为模糊测试的目标。在汽车领域，我们特别关注网络协议的模糊测试，因为车载通信的复杂性使得各种通信协议成为我们的测试重点。

那么，如何生成非预期的“坏数据”呢？这是模糊测试的核心。生成“坏数据”的方式有很多种，包括随机生成、根据已知数据结构生成、基于变异和基于生成等。在vTeststudio中，我们可以基于CAPL实现已知数据结构生成“坏数据”，或者基于变异生成“坏数据”。

如何有效地输入“坏数据”呢？模糊测试并不是注入的“坏数据”越多、越快、越畸形就越好。我们需要结合目标系统的特性，构建合理的“坏数据”，并以合适的速度发送到目标系统。

如何异常呢？我们可以通过程序的正常输出、静态代码插桩、动态二进制插桩、虚拟机、调试接口或调试器以及建立连接（如socket或ping）等方式获取异常信息。

如何定位触发异常的输入呢？这是模糊测试工具的重要考核指标。我们需要能够知道使目标程序状态变化所对应的测试数据是什么，这就需要测试工具具有可重现性，即能够记录测试数据和目标程序的状态。

如何判断触发异常的输入可被利用呢？这需要操作者具有特定的安全知识，通过典型的手工过程来判定。