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Fuzz testingとは？プログラム開発の品質向上とビジネス成長への貢献

2025年4月18日 / 最終更新日 : 2025年4月18日 APPSWINGBY ITピックアップ・ITトレンド

Fuzz testingとは？プログラム開発の品質向上とビジネス成長への貢献

ソフトウェア開発において、セキュリティ脆弱性や想定外の不具合は、顧客信頼の失墜や大規模な対応コスト増加を招きます。Fuzz testing（ファズテスト）は、プログラムにランダムまたは準ランダムな「予期せぬ入力」を大量に投じることで、通常のテストでは検出しづらい脆弱性やバグを自動的に浮き彫りにする手法です。

本手法を導入することで、

早期の脆弱性発見と修正による品質向上
開発サイクル短縮とコスト削減
顧客への安心提供によるブランド価値向上

といった効果を享受でき、結果的にビジネス成長に直結するROIが期待できます。

今回は、一般的にはあまり聞きなれないこの「Fuzz testing（ファズテスト）」というテスト手法について、基本から実践への導入、ファズテストを導入することによるビジネスへのメリット等について解説していきます。

では、さっそくはじめていきましょう！

1. 1. Fuzz testingの基本と仕組み
1.1. 1.1 Fuzz testingとは：予期せぬ入力による脆弱性検出
1.2. 1.2 なぜFuzz testingが重要なのか：従来のテスト手法との比較
1.3. 1.3 Fuzz testingの基本的なプロセスと主要な技術要素
1.4. 1.4 ブラックボックステスト、ホワイトボックステスト、グレイボックステスト
2. 2. Fuzz testingの種類と特徴
2.1. 2.1. 生成型Fuzzing（Generation-based Fuzzing）
2.2. 2.2. 突然変異型Fuzzing（Mutation-based Fuzzing）
2.3. 2.3. カバレッジ主導型Fuzzing（Coverage-guided Fuzzing）
2.4. 2.4. その他のFuzzing手法

1. Fuzz testingの基本と仕組み

1.1 Fuzz testingとは：予期せぬ入力による脆弱性検出

Fuzz testingは、プログラムのエントリポイントに対して不正・異常なデータを大量に送り込むことで、クラッシュや例外、未処理のエラーを引き起こし、その原因箇所を自動的に特定するテスト技術です。

従来のユニットテストや静的解析ではカバーしきれない「未知の攻撃パターン」を発見可能とするため、セキュリティ強度の向上に寄与します。

実運用の事例として、GoogleのOSS‑Fuzz（外部リンク）では8月2023日時点で、1,000以上のオープンソースプロジェクトに対して10,000件以上の脆弱性を検出し、36,000件を超えるバグ修正に貢献しています。また、LLMを活用した最新のAIアシスト型Fuzzでは、従来数千時間の手作業テストを要していたプロジェクトで26件の新規脆弱性を発見し、18年にわたり潜在していたCVE‑2024‑9143（OpenSSLのアウト‑of‑バウンド書き込み）の発見に成功しました。

さらに、ARVOデータセットでは、OSS‑Fuzzが検出した5,001件のC/C++脆弱性が再現可能データとして整理され、研究や自動修復モデルの評価に活用されています。

1.2 なぜFuzz testingが重要なのか：従来のテスト手法との比較

従来のテスト手法、例えば機能テストや単体テストなどは、事前に定義されたテストケースに基づいてソフトウェアの動作を検証します。これらのテストは、既知の要件や仕様を満たしているかを確認する上では有効ですが、開発者の想定外の入力や操作によって引き起こされる脆弱性を見つけることは難しい場合があります。

一方、Fuzz testingは、人間が意図的に作成したテストケースだけでは網羅しきれない、広範囲な入力空間を探索します。

従来のテスト手法であるユニットテストと静的解析、そしてFuzz testingを並べて比較してみます。

特徴	ユニットテスト	静的解析	Fuzz testing
カバレッジ	関数・メソッド単位	ソースコード構文解析	入力スペース全体（ランダム／準ランダム）
脆弱性検出	想定ケースのみ	シグネチャ依存	未知のケースも自動検出
自動化容易性	高い	高い	テストハーネスの構築が必要
費用対効果	初期開発コスト低	ツールライセンス費用	インフラコストはかかるが、手動コスト削減効果大

従来のテスト手法とFuzz testing 比較表

Fuzz testingには、人間が意図的に作成したテストケースだけでは網羅しきれない、広範囲な入力空間を探索することができるのです。これにより、以下のような利点が見えてきます。

未知の脆弱性の発見: 従来のテストでは見落とされがちな、潜在的なセキュリティ脆弱性や予期せぬバグを検出できます。
テストの自動化と効率化: 大量のテストケースを自動的に生成・実行できるため、テスト工数を削減し、効率的な品質保証を実現します。
開発サイクルの早期における問題発見: 開発の早期段階で脆弱性を発見することで、手戻りを減らし、修正コストを抑制できます。
ソフトウェアの堅牢性の向上: 予期せぬ入力に対する耐性を高め、ソフトウェア全体の信頼性と安定性を向上させます。

1.3 Fuzz testingの基本的なプロセスと主要な技術要素

Fuzz testingの基本的なプロセスは、一般的に以下のようになります。

ターゲットの選定: テスト対象となるソフトウェアやAPI、ファイル形式などを特定します。
テストハーネスの準備
対象プログラムのエントリポイント（APIやコマンドライン引数、ネットワークインターフェースなど）を自動操作可能にします。
入力データの生成: ターゲットが受け付ける入力形式に基づいて、無効なデータ、境界値データ、ランダムなデータなどを自動的に生成します。この際、単純なランダムデータだけでなく、特定のパターンや構造を持つデータを生成する技術も用いられます。
ターゲットへの入力: 生成された大量の入力データをターゲットのソフトウェアに投入します。
実行モニタリング
AddressSanitizer（ASan）やUndefinedBehaviorSanitizer（UBSan）などのサニタイザを組み合わせ、ヒープオーバーフロー、ヌルポインタ参照などを即座に検出します。
動作の監視: ソフトウェアの動作を監視し、クラッシュ、ハングアップ、メモリリーク、不正な出力などの異常が発生したかどうかを検出します。
クラッシュ解析とトリアージ
自動化されたクラッシュログ収集と、スタックトレース解析によって、根本原因となるソースコード位置を特定します。
結果の分析: 異常が検出された場合、その原因を特定し、脆弱性の種類や影響範囲を評価します。
脆弱性の修正: 分析結果に基づいて、開発者が脆弱性を修正します。

これらを継続的インテグレーション（CI）パイプラインに組み込むことで、ソフトウェアの品質ゲートとして機能させることが可能です。

関連サービス：DevOpsソリューション

1.4 ブラックボックステスト、ホワイトボックステスト、グレイボックステスト

Fuzz testingは、テスト対象の内部構造に関する知識の有無によって、以下の3つのカテゴリに分類できます。

テスト手法	内部情報の利用	利点	欠点
ブラックボックス	なし	異常系を含むエンドツーエンド検証が可能	カバレッジ情報が得られず効率が低い
ホワイトボックス	ソースコード構造／制御フロー	内部ロジックまで網羅的にテスト可能	テストケースの設計が高度で工数が嵩む
グレイボックス	部分的（カバレッジ情報等）	効率的にバグ検出しつつテスト設計コスト抑制	カバレッジ情報の取得が必要

ブラックボックス：外部インターフェースのみを対象にテスト
ホワイトボックス：コード内部を理解した上でテストケースを設計
グレイボックス：ブラックボックスとホワイトボックスの中間。Fuzzerがカバレッジ情報を利用してテスト戦略を最適化

一般的に、ブラックボックステストは手軽に始められますが、ホワイトボックステストやグレイボックステストはより深いレベルでの脆弱性検出が期待できます。Fuzz testingは特にグレイボックス手法として多く採用されており、効率的かつ効果的な脆弱性検出を実現します。

2. Fuzz testingの種類と特徴

Fuzz testingには、入力生成のアプローチや得意とする脆弱性検出手法に応じて主に四つのタイプがあります。それぞれ適用場面やコスト・効果が異なるため、開発フェーズや対象システムの特性に合わせた選定が重要です。

2.1. 生成型Fuzzing（Generation-based Fuzzing）

生成型Fuzzingは、ファイルフォーマットやプロトコルの仕様（RFCや文法）をもとに、入力データをゼロから生成する手法です。

特徴
- 入力モデルを明示的に定義し、その仕様に従って有効データを構築しつつ微妙に変異を加える
- シード入力を必要とせず、カバレッジ主導型に比べてより広範なテストケースを作成可能
利点
- プロトコルやフォーマットの構造を深く理解したテストができるため、仕様準拠度合いの検証にも有効
留意点
- 入力モデル構築に専門知識と工数が必要
- モデルが複雑になるほど、生成と検証のコストが増大

代表例として、ランダムCソースコード生成ツールのCsmithや、QuickCheckフレームワークのArbitraryトレイトを用いる手法があります。Peach FuzzerではXMLベースの仕様ファイルからエンジンが入力を合成することで、高度な生成型Fuzzを実現しています。

2.2. 突然変異型Fuzzing（Mutation-based Fuzzing）

突然変異型Fuzzingは、あらかじめ用意した「シード」と呼ばれる有効入力群を小さく改変（ビット反転やバイト置換、ブロック挿入など）し、テストケースを生成する手法です。

特徴
- 実運用中のファイルや通信ログなどを直接利用できるため、現実的な入力に近いテストが可能
- 初期シードの質がテスト網羅性に大きく影響
利点
- モデル作成コスト不要で、すぐにテストを開始できる
留意点
- シードの選定と管理が品質に直結
- 全く新規の入力パターンは生成しにくい

代表的なツールにAmerican Fuzzy Lop（AFL）があり、軽量なインストルメンテーションと遺伝的アルゴリズムにより優れたバグ検出性能を発揮します。

2.3. カバレッジ主導型Fuzzing（Coverage-guided Fuzzing）

カバレッジ主導型Fuzzingは、プログラムのカバレッジ情報をリアルタイムに取得し、未到達コードを狙ってテストケースを進化させる手法です。

特徴
- 実行時の基本ブロックや制御フロー遷移のカバレッジを指標とし、入力の良し悪しを自動評価
- 生成と変異のハイブリッドで、探索効率と検出率を両立
利点
- 手動では設計困難な深部パスを自動的に探索
- CIパイプラインへの組み込みに適しており、継続的品質ゲートとして機能
留意点
- サニタイザ（ASan/UBSan等）との併用で検出精度向上だが、実行コストが増大

LLVMのlibFuzzerはインプロセス型で高速かつ進化的アルゴリズムを備え、主にC/C++ライブラリの検証で多く利用されています。GoogleのOSS‑Fuzzサービスでは、libFuzzerを中核に50以上のプロジェクトを継続的にテストしています。

2.4. その他のFuzzing手法

上記三大手法以外にも、用途や対象に応じた多様な拡張・派生技術があります。

ホワイトボックスFuzzing（例：SAGEのようにシンボリック実行を組み合わせてパス条件を解析）
ブラックボックスFuzzing（構造を一切参照せずに高速に大量投入）
グレイボックスFuzzing（AFLやlibFuzzerが代表的で、軽量インストルメンテーションでカバレッジ情報を活用）
文法ベースFuzzing（Formal Grammarを活用し、構造的に正しい入力を大規模生成）
差分Fuzzing（Differential Fuzzing：複数実装間で同一入力を比較し、振る舞いの不整合を検出）

これらを組み合わせたハイブリッドFuzzingや、機械学習を活用した入力ジェネレータなど、研究・商用ツールが日々進化しています。開発チームは対象システムの特性とリソースを踏まえ、最適な手法選定とパイプライン統合を検討してください。

Fuzz testingの導入は、導入初期こそハーネス構築やテストフロー設計に工数がかかりますが、長期的には品質担保の自動化やセキュリティリスク低減に大きく貢献します。詳細なFuzz testing導入支援、ハーネス設計、CI統合のご相談は、ぜひ弊社のお問い合わせフォームよりお気軽にご連絡ください。

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この記事を書いた人

株式会社APPSWINGBY マーケティング

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