自动检测软件Bug，95后创业者拿下亿元融资

记者｜周琦

编辑｜江昱玢

软件，为生活带去便利，也因自身缺陷导致了悲剧或经济损失。

1996年Ariane5火箭发射后解体，最近的新能源汽车刹车失灵，都是软件缺陷所致。

2022年国内智能汽车行业车辆召回的原因中，软件缺陷占比50%以上。

系统上线前，测试人员会进行全面测试，不过思维定势会忽略“不按常理出牌”的情况。譬如中行“原油宝”事件，原油价格跌到负数，几乎无法提前设想到。

安般科技提供的智能模糊测试工具，解决了此类问题。

该测试基于软件内部结构和路径，智能生成大量的非预期输入，并观察软件是否会因此出现系统崩溃、断言失败等异常。

换句话说，就是通过机器自动写各种常见或罕见的测试用例，来检测软件的缺陷和漏洞。

技术突破

模糊测试并不新兴，技术突破却是最近几年的事。

当前软件测试以人工为主，静态分析工具辅助，通过漏洞规则做模式匹配，只能查找已知漏洞，误报率高，且对复杂逻辑的代码场景及未知缺陷无能为力。

传统模糊测试则类似猴子敲键盘，随机输入用例，能找到一些未知缺陷，但对一些深层路径依旧很难实现充分测试。

随着软件规模和复杂度的快速提升，整体代码量以每年1110亿行的速度增长。以智能网联车举例，代码已达3-4亿行，未来几年很可能超过10亿行。

人工写测试用例等传统测试手段，已不能满足各行业对软件安全性、健壮性的要求。

“希望通过智能模糊测试，尽量避免因软件质量问题引起的安全性、稳定性问题，同时节约人工成本。”安般科技创始人汪毅告诉《21CBR》记者。

2018年，安般科技根据前期积累的程序分析技术，完成了模糊测试系统雏形，并在两年后推出易恒智能模糊测试系统。

它怎样参与软件的生命周期？

开发阶段，易恒与CI工具（执行自动化任务的工具）融合，根据软件构想和设计，通过虚拟化技术/全数字仿真，搭建与真实硬件一致的环境，解决开发过程中的代码调试问题；

测试阶段，智能模糊测试系统为单元测试、集成测试提供负面测试支撑，有效排除产品中存在的缺陷和风险；

验证阶段，结合虚拟化技术/全数字仿真，免除繁琐的硬件环境搭建、验证动作，保证硬件环境的稳定性，有效规避由于硬件环境问题造成的错误结论。

易恒还能准确定位故障位置和详细展示故障信息，故障修复时，快速复现故障现场，帮助开发人员高效、精准地修复。

一家信创企业使用了安般科技的这一系统，在单元测试和集成测试层面进行模糊测试，通过动态运行方式发现各类导致程序崩溃的问题，并将易恒集成到DevOps（过程、方法与系统的统称）平台，实现全自动化模糊测试，提升测试覆盖率。

弥补空白

汪毅是个95后，但安般科技已是他的第七次创业。

最初萌生进入信息安全赛道的想法，是在大学期间。“那时，网购还有很多环节不智能。”汪毅回忆道，快递员每天手动群发大量短信，为此，他做了款名为“到了吗”的软件，精准推送快递信息。

运营过程中，软件时常遭受各种网络威胁，有竞争对手的恶意攻击，也有“脚本小子”的全网扫描。

之后，他在区块链和量化金融的创业中，又遇到了各类信息安全问题。

2016年，汪毅在上海科技大学启动信息安全领域的课题研究。期间，他发现国内外在信息安全领域产品技术能力上差距较大。

2018年，结合创业途中遇到的信息安全问题，汪毅创立安般科技，专门研发针对中小公司的安全解决方案。

刚开始，他将产品定位于传统的信息安全领域，但随着对市场调研的深入，发现传统的信息安全市场不以产品驱动，更偏向于合规检查。

2019年底，在和中国信息安全测评中心合作过程中，汪毅发现我国信创产业快速发展，软件安全被提到至关重要的位置。“以前中国人用Windows、Oracle，只需要关注边界防护，如今自主开发软件，软件本身的安全性、可靠性变得尤为关键。”

尤其是关乎国防、基础设施建设的行业，要在关键领域用国产软件，还要确保国产软件的绝对安全，实践难度可想而知。

2021年，看到金融行业遭遇供应链攻击，无人驾驶车辆频频失事，汪毅意识到，仅凭特定项目无法改造整个软件质量体系生态，他下定决心做标准化的产品。“我们在以模糊测试为核心的软件全流程负面测试体系上，耗费了更多精力。”

针对军工、信创、金融和汽车等行业，安般又推出了四大测试系统产品——易侦协议模糊测试系统、易察Web/API模糊测试系统、易识固件供应链安全管理系统、SCA源代码成分分析系统。

“我们之前统计过一个程序，如果依赖人工测试，需要5个人花近20天，代码覆盖率不到40%；在安般工具的帮助下，仅花5个小时，就达到了95%的综合覆盖率，找到了300多个bug。”汪毅重点介绍道。

加速落地

技术商业化挑战重重。汪毅遇到的第一个问题是产品适配。

产品实际落地时，他发现用户的软件环境“千奇百怪”，嵌入式环境没有操作系统，甚至只是个单片机，靠“标准化”很难适配。

汪毅引入全数字仿真系统——把被测对象放到仿真环境中，进行智能模糊测试。针对部分没有源码的软件，安般科技开发了协议模糊测试系统，进行黑盒测试。

去年，安般科技营收超1000万，今年预估能突破4000万。

在汪毅看来，这得益于软件开发量快速增长，智能模糊测试已进入到大规模应用阶段。

安般科技也受到了众多资本关注。

2022年8月，安般科技对外宣布完成超亿元的A轮融资，由硅港资本、上海东方证券创新投资有限公司联合领投，名川资本和中南资本跟投。

接下来，汪毅有两大规划。

首先是将智能模糊测试大众化，使安般的工具真正嵌入到各软件公司的开发、测试和验收环节中。

“将更多精力放在了金融和汽车行业，接下来会扩展到更多的行业和领域。”汪毅透露。

除了拓展应用的宽度，他还希望让受众辐射更多中小企业。“后续会推出相应的SaaS产品，让中小客户在千元成本下，就能做一次智能模糊测试，提高软件质量和开发效率。”

汪毅坦言，无法解决软件安全的所有问题。安般科技对标的是美国软件公司“新思科技”，这家公司花了10年时间收购了20多家公司，构建起软件安全链条中的一些关键环节。

他则希望通过生态联盟的形式，在国内打造一套自主可控的供给链。“行业里每个公司能解决的问题不同，只有将各个环节整合，才能共同构建出完整的软件安全链条。”