Testen ist eines der wichtigsten Mittel zur Qualitätssicherung von Systemen. Durch den frühzeitigen Einsatz von Testtechnologien lassen sich Fehler während des Entwicklungsprozesses schneller finden und Entwicklungskosten einsparen. Beim Fuzz-Testing wird das zu testende Programm mit einer großen Menge an Zufallsdaten konfrontiert und so versucht, es zum Absturz zu bringen. Auf diese Weise können Sicherheitslücken in der Software entdeckt werden.

Das Paper beschreibt einen Ansatz zur Identifikation und Regenerierung von Eigenschaften von Eingabedaten, um bestimmte Programmteile gezielt auszuführen. Dafür wird Pattern-Mining auf Modellen ausgeführt, welche die Eingaben mit Hilfe von Bäumen repräsentieren. Das Pattern-Mining soll Gemeinsamkeiten in Eingabedaten identifizieren, welche für die Ausführung anvisierter Programmteile notwendig sind. Die Generierung der Eigenschaften erfolgt über das Einfügen gelernter Teilbäume in neue Eingaben. Der präsentierte Ansatz zielt darauf ab, sowohl die Abdeckung des Programmcodes während des Testens zu erhöhen als auch zusätzliche Sicherheitslücken zu identifizieren.