第一阶段：学习与模仿

通过采集海量正常CAN通信数据，让AI模型学习协议的统计分布与结构特征，成为一个“协议专家”，从而能生成格式合规率高达87%以上的测试用例，成功穿透第一道格式校验关卡。

第二阶段：注入与变异

在学会生成“正常数据”的基础上，于潜在空间中进行定向扰动，生成“看似正常但内藏玄机”的报文，如篡改关键数据段为边界值，创造出“披着羊皮的狼”——格式正确的高价值测试用例。

第三阶段：闭环测试

将智能用例持续注入系统，监控总线负载、ECU状态及车辆行为，形成“攻击-反馈-优化”的闭环。

协议感知的智能变异

ASDL CAN Fuzzer的核心是 “Protocol-Aware” 方法。它并非盲目随机变异，而是基于对CAN、CAN FD、UDS、ISO-TP等协议规范的深刻理解进行测试设计。这与DCGAN“学习协议规律”的思想异曲同工，都能显著减少无意义的数据，将资源集中于有效攻击。

高效全面的测试覆盖

该工具通过“指纹识别”和组合模型，系统性地遍历协议各字段（如ID、DLC、RTR、Payload）的正常与异常值。其测试用例数量庞大（以十万计）且针对性强。对比资料显示，其在CAN 29bit ID、RTR位、ISO-TP大帧传输等深层次协议段的覆盖上，优于业界知名的Defensics工具，确保了漏洞发现的广度与深度。

工程友好的自动化流程

ASDL CAN Fuzzer构建了从Test Plan → Interoperation → Test Case → Execute → Result的完整自动化流程。用户可通过导入DBC/ARXML文件快速构建测试环境，并利用直观的XML模板配置复杂的测试序列，大大降低了传统Fuzz测试的高技术门槛。

面向团队的协作设计

工具提供企业级许可证，支持最多5名用户同时使用，解决了单一许可证的瓶颈，非常适合研发团队协作，提升整体测试效率。