在网络安全漏洞挖掘领域，多样化工具基于技术原理、测试对象与应用场景，形成精细化分类体系，为漏洞挖掘提供多元技术支撑。如图所示，六类工具从技术驱动逻辑、测试特征等维度，构建起覆盖传统到前沿技术的完整矩阵：

一、传统变异型——AFL（American Fuzzy Lop）

AFL作为Fuzzing经典工具，采用随机变异输入数据策略，无需复杂前置条件，依托可执行文件即可开展测试。其通过简单高效的变异机制，快速覆盖通用场景，凭借开源免费特性，成为基础软件组件漏洞初筛的首选，广泛应用于通用场景的快速测试。

二、覆盖率引导型——libFuzzer

libFuzzer深度集成于LLVM项目，以动态覆盖率反馈为核心，通过插桩可执行文件追踪代码执行路径覆盖情况。基于块覆盖（block coverage）的技术路线，使其在代码级漏洞深度挖掘中表现突出，尤其适合与LLVM编译体系结合的项目，实现“编译-测试”一体化漏洞检测流程。

三、智能模糊测试（符号执行型）——QSYM

QSYM融合符号执行与约束求解技术，支持可执行文件、源代码/二进制文件，通过符号执行生成路径约束，结合约束求解突破复杂逻辑屏障。该特性使其擅长复杂逻辑漏洞的定向攻击，在加密算法、协议解析等复杂业务场景的漏洞挖掘中优势显著。

四、基于生成型——Sully

Sully作为“结构构建者”，聚焦已知协议/格式场景测试，依赖协议/格式规则生成测试数据。区别于变异型工具的“暴力”策略，其通过规则驱动构建针对性用例，适用于网络协议、文件格式解析等已知规则场景，在通信协议安全性验证、文件处理软件漏洞挖掘中作用关键。

五、机器学习驱动型——DeepState

DeepState以机器学习为核心，借助神经网络预测高风险输入，针对大规模数据驱动场景设计。通过分析可执行文件运行特征，利用机器学习模型生成攻击性测试用例，在大数据处理框架、AI相关软件等数据密集型应用的漏洞挖掘中高效实用。

六、无代码/二进制且无规则型——IFFA（大蒜）

IFFA专为闭源软件、未知协议及复杂黑箱系统设计，无需代码分析或协议知识，通过独特的解析引擎实现未知协议的全自动化分析。其“黑箱友好”特性，填补了商业闭源软件、工业控制等协议封闭场景的漏洞挖掘空白，在无规则黑箱系统测试中不可替代。

综上，六类漏洞挖掘工具从技术原理到应用场景形成互补生态。无论是代码覆盖的精细化挖掘、黑箱系统的无规则测试，还是复杂逻辑的定向突破，均为网络安全从业者提供多层次、全方位的漏洞挖掘方案，共同构筑软件安全防护的重要防线。