fuzzing的四个技能
Four skills of Fuzzy
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Fuzzing基本的实现方案如下所示：
进行模糊测试的首要条件就是需要大量的测试用例（即种子输入），例如Charlie Miller对Reader 9.2.0进行的fuzzing测试，他首先从网上的1515个文件变异得到3036000个测试用例进行测试，最后得到crash。在对Preview这个软件做测试时，用了大概2790000个测试用例进行测试才得以拿到crash。这些数字跟我们的直观感受就是我们需要获得大量的测试用例，才能保证模糊测试过程中拿到程序的crash。
实际情况中，并不是说拿很多的测试用例就可以去测试软件就可以拿到漏洞，即fuzzing测试并不是简单的关于生成测试用例去做测试的故事，而是一个关于怎么对测试用例做过滤的故事。并不是说得到几十万量级的测试用例之后，就可以拿到漏洞了，而实际上，这几十万个测试用例都是精品，用这些精品进行测试才得以发现的漏洞，那么怎么把这些精品过滤出来，这才是关键，也是我们在进行fuzzing测试过程中需要做的第二件重要的准备工作。
比如Charlie Miller在测试PDF的时候，他把网上所有能够下载到的80000个PDF文档都下载下来，然后找到一个最小的子集，这个子集的代码覆盖率和全集的代码覆盖率是一样的，这个最小的子集也就是软件测试中的最初始的集合—1515个文件，在这个最初始的集合上再去做fuzz，这就是一个筛选的过程，我们可以用代码覆盖率作为衡量标准，当然也可以选择其他合适的标准来完成这一筛选过程。
Laurent Gaffié说过，他在研究SMB协议的远程调用接口的时候，最先做了很多工作，结果都失败了，直到他将策略改变成了用单字节的网络数据包，才有了大量的产量。所以fuzzing是要讲方法的，要想清楚可能出问题的是什么地方，你要用什么样的方法去把这个东西找出来，关于方法，每年都有很多的论文，大家可以去看。
Charlie Miller也说，很多关于fuzzing的报告都是讲述如何成功，但是现实中的fuzzing大部分都是讲关于失败的。可见在现实中做fuzz测试的时候，你会遇到很多挫折。所以找到正确的方法非常重要！CharlieMiller和Laurent Gaffié给出的代码虽然看起来很不起眼，但一旦找到了正确的方法，得到的结果往往很令人惊喜。
还有一个问题，就是做fuzzing的人，并不是简单的写几行代码，对着软件一通测试就会出来结果。在做fuzzing之前，会有很多的时间是花在阅读文档上的。
对于复杂的程序，我们要去分析这个程序的功能是什么，它可能出问题的地方在什么位置，会有大量的几乎90%的时间是花在这上面的，这是Charlie Miller和Laurent Gaffié的一个评估。