AFL（American Fuzzy Lop）是由安全研究员Michał Zalewski（@lcamtuf）开发的一款依据掩盖引导（Coverage-guided）的含糊测验东西，它经过记载输入样本的代码掩盖率，然后调整输入样本以进步掩盖率，添加发现缝隙的概率。 其作业流程大致如下：黑盒进犯：进犯者并不知道机器学习所运用的算法和参数，但进犯者仍能与机器学习的体系有所交互，比方能够经过传入恣意输入调查输出，判别输出。 2019年上半年，360反勒索服务渠道总共接纳并处理了1600位遭受勒索病毒软件进犯的受害者求助，其间1500多位经核实确以为遭到了勒索病毒的进犯。 结合360安全卫士论坛反应，反勒索服务上半年协助超越300多位用户完结文件解密。 Dropper（CVE-2019-8570）[1][2][3][4]黑客接单

逻辑操作符被过滤“schedule.service”字符串经过组合而成。