软件漏洞的挖掘通常包括以下几种方法：

静态分析方法

静态代码分析：使用静态检测工具对程序源代码进行扫描分析，识别潜在的安全漏洞。这种方法不依赖于程序的运行环境，但存在较高的漏报率和误报率。

代码审查：通过人工审查代码，寻找潜在的安全问题，如不安全的函数调用、内存泄漏等。

动态分析方法

运行时检测：在被测程序运行时，通过外部环境和测试用例来检测漏洞。这种方法依赖于具体的运行环境和输入数据，因此具有一定的不确定性。

黑盒测试：测试人员在不了解程序内部结构的情况下，通过外部工具和输入对系统进行测试，发现界面级漏洞，如注入攻击、跨站脚本和缓冲区溢出。

白盒测试：测试人员全面了解系统内部结构和代码，通过分析代码流程、数据结构和逻辑，查找潜在的缺陷，如越权访问、业务逻辑缺陷和竞态条件。

模糊测试：使用随机或精心设计的输入，测试系统对意外或无效输入的处理能力，发现内存损坏漏洞，如堆溢出和栈溢出。

符号执行：将代码解析成符号表达式，使用符号求解器来符号性地执行代码，分析路径覆盖和可能的输入范围，发现复杂的分支条件和约束条件中的漏洞。

沙盒分析：在隔离的环境中执行被测代码，监控代码行为并捕获可疑活动，如异常终止、文件访问或网络连接，发现恶意软件和零日攻击。

自动化工具

自动化漏洞扫描器：使用自动化工具对系统进行漏洞扫描，识别潜在的安全漏洞和弱点。

污点传播分析工具：跟踪输入数据在程序中的流动，以识别输入验证不足导致的漏洞。

taint跟踪工具：将污点传播分析与taint跟踪相结合，详细了解输入数据的路径和如何被利用。

交互式调试器：允许研究人员在程序运行时逐步执行代码，检查变量、状态和内存使用情况，帮助定位漏洞。

人工智能和机器学习

AI和ML算法：使用人工智能和机器学习算法分析代码模式和漏洞特征，自动化漏洞挖掘过程，提高效率和准确性。

其他方法

手动法漏洞挖掘：不使用自动挖掘工具，手动分析软件可能出问题的地方，如堆栈溢出漏洞。

通用fuzz法漏洞挖掘：使用通用模糊测试工具对系统进行测试，发现潜在漏洞。

智能fuzz法漏洞挖掘：结合智能技术进行模糊测试，提高漏洞发现的效率。

选择合适的漏洞挖掘技术取决于系统的复杂性、可用信息和所需的精度。通过结合多种技术，组织可以提高发现和修复漏洞的效率，从而增强系统安全性。