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模糊测试通常被用于黑盒测试。其回报率通常比较高。当然，模糊测试只是相当于对系统的行为做了一个随机采样，所以在许多情况下通过了模糊测试只是说明软件可以处理异常以避免崩溃，而不能说明该软件的行为完全正确。这表明模糊测试更多是一种对整体质量的保证，并不能替代全面的测试或者形式化方法。作为一种粗略的可靠性度量方法，模糊测试可以提示程序哪些部件需要特殊的注意。对于这些部件可以进一步使用代码审计，静态分析以及代码重写。
模糊测试工具通常可以被分为两类。变异测试通过改变已有的数据样本去生成测试数据。生成测试则通过对程序输入的建模来生成新的测试数据。
最简单的模糊测试是通过命令行，网络包或者事件向一个程序输入一段随机比特流。这种技术目前依然是有效的发现程序错误的方法。另一个常见且易于实现的技术是通过随机反转一些比特或者整体移动一些数据块来变异已有的输入数据。但是，最有效的模糊测试需要能够理解被测试对象的格式或者协议。这可以通过阅读设计规格来实现。基于设计规格的模糊工具包含完整的规格，并通过基于模型的测试生成方法去遍历规格，并在数据内容，结构，消息，序列中引入一些异常。这种“聪明的”模糊测试也被称作健壮性测试，句法测试，语法测试以及错误注入。这种协议感知的特性也可以启发式的从例子中生成。相关的工具有Sequitur。
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在空气中氧化环己烷可制备环己酮。通常用钴盐做催化剂。反应同时会生成环己醇。
环己酮和羟胺反应，生成腙，再在酸性环境里发生贝克曼重排，生成己内酰胺。
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