1.课题拟解决的关键技术问题，拟采取的技术路线和主要创新点：

本课题拟解决的关键问题是如何改进AFL的效率和效果，特别是在挖掘深度隐藏的漏洞方面。本研究将考虑如何突破AFL中模糊测试的盲目性，主要会进行：分析传统漏洞挖掘模糊测试技术的优缺点，深入探究其在实际应用中的局限性，为后续研究提供理论支撑；深入研究AFL的漏洞挖掘机制，理解其工作原理和核心算法，探究其优化方法；研究如何改进AFL中模糊测试的盲目性，引入AI技术，对数据进行智能分析；结合人工经验，基于AI引导，实现深层次漏洞的挖掘。

拟采取的技术路线和研究方案：

1. 深入研究AFL的漏洞挖掘机制，理解其工作原理和局限性。
2. 研究如何突破AFL中模糊测试的盲目性，通过引入AI技术，结合人工经验，对测试数据进行智能分析和引导，减少数据组合的空间，提高漏洞挖掘的效率。
3. 考虑引入最新研究成果MOCK等方法，尝试对AFL进行另一种探索
4. 考虑引入大语言模型提高AFL方法的准确性和效率
5. 挖掘目前其他工具难以发现的新漏洞。

主要创新点：、

1.引入AI技术，突破了传统模糊测试的盲目性，提高了漏洞挖掘的效率和准确性。

2.结合最新研究MOCK和大语言模型技术，提升研究技术的先进性和实用性。