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在生成或变异的过程中，为了能更有效的Fuzz，通常会使用导向性的策略，比如基于覆盖率的导向性策略等。
导向性Fuzz最开始由AFL提出，其对样本执行后的覆盖率进行统计，找到变异后对覆盖率影响较大的字节，更多的对其进行测试，来实现更高效的变异。
而后逐渐引入了基于机器学习的方式，比如基于随机下降算法的覆盖率导向方式、基于进化算法的覆盖率导向方式等来实现更高效的导向。
除了覆盖率导向，也有基于补丁分析的模糊测试方式。