这些测试能在几分钟内生成数百万个有效的程序条目。这使得研究人员能够自动从他们正在研究的程序中提取所需信息。.

萨尔兰大学软件工程教授、CISPA研究员安德烈亚斯·泽勒(Andreas Zeller)致力于在网络犯罪分子利用安全漏洞之前将其发现。“现代测试生成器可以高速生成目标程序的输入，”泽勒解释道，“但要使其正常工作，必须了解输入的结构，以确保程序不会接受无效输入。这正是我们研究人员正在努力的方向：精确地解读这些程序的输入结构。”
通过分析给定的程序及其输入，泽勒和他的博士生马蒂亚斯·霍舍勒(Matthias Hoeschele)和亚历山大·坎普曼(Alexander Kampmann)能够自动提取他们所谓的“上下文无关文法”。这就像德语语法描述德语中正确的句子一样，是对特定程序所有有效输入的描述。CISPA的研究人员还将他们为这一核心方法开发的配套软件系统命名为“上下文无关文法”。该原型系统名为“Autogram”，由“automatic”（自动）和“grammar”（语法）组合而成，其首批成果于2016年9月在新加坡举行的自动化软件工程大会上发布。
“借助Autogram生成的语法，我们可以在几分钟内生成数百万个有效输入，从而更全面地测试程序，”Zeller解释道。Zeller表示，大量的输入显著降低了忽略安全漏洞的可能性。
为了从特定程序中提取语法，Autogram会观察程序如何处理给定的输入。程序的不同部分会处理输入的不同部分，这使得Autogram系统能够收集相关信息——关于有效输入的结构及其与程序代码关系的数据。提取的语法非常易于阅读，因为它们使用了程序代码特有的标识符。“目前，我们正在测试我们的原型系统，使其能够分析各种输入格式，例如JSON或表格数据。我们使用了大约一千个有效输入作为基础，”Alexander Kampmann说道。这些输入最终将被省略，以便在后续步骤中直接从程序中提取语法。
基于提取的语法，研究人员可以创建新的测试输入，从而系统地分析程序。他们正在“tribble”项目中研究如何高效地完成这项工作。“tribble”使用Autogram提供的语法，然后系统地编译所有有效的输入变量和代码片段。Zeller
团队的IT安全研究人员在基于语法的测试方面已经拥有丰富的经验。2012年，他们发布了测试生成器LANGFUZZ，该生成器使用当时手工编写的语法对Firefox浏览器进行了全面分析。四年来，Firefox开发人员一直在日常使用LANGFUZZ，迄今为止，借助它已识别并修复了4000多个错误和安全漏洞。
因此，现在萨尔布吕肯的研究人员正在将LANGFUZZ的应用范围从Firefox扩展到几乎所有程序和输入格式。 “长远目标是实现完全自动化的安全测试，适用于从最小的物联网设备到整个服务器的一切，”泽勒说。

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