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公开(公告)号:CN113051153A
公开(公告)日:2021-06-29
申请号:CN202110204746.4
申请日:2021-02-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中时瑞安(北京)网络科技有限责任公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本公开的一个或多个实施例提供一种应用软件漏洞扫描方法及相关设备;所述方法包括:获取所述应用软件的程序源代码和程序基本信息;对所述程序源代码进行插桩;通过所述程序基本信息与程序信息数据库进行匹配,得到测试种子;根据预先设定的变异策略对所述测试种子进行变异,得到第一测试用例;通过所述第一测试用例对所述程序源代码进行预设轮数测试,得到所述应用软件的崩溃结果;根据所述应用软件的崩溃结果确定所述应用软件的漏洞。本方法提高了应用程序漏洞检测时的效率。
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公开(公告)号:CN115309628A
公开(公告)日:2022-11-08
申请号:CN202210682711.6
申请日:2022-06-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 清华大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开一种基于强化学习的智能模糊测试方法、装置及系统,所述方法包括:收集到模糊测试中不同种子的程序运行状态后,使用聚类算法对各个程序运行状态进行分类,得到分类结果,并根据所述分类结果得到各个种子状态,所述种子状态为类别标签;收集模糊测试中的历史变异数据;根据所述历史变异数据和所述种子状态进行强化学习,得到变异策略,所述变异策略包括种子状态与变异动作的选择概率分布的映射关系。通过学习,在需要进行动作选择时,将种子输入到变异策略构建的策略网络中,输出变异动作选择策略,使用智能的变异动作对种子进行变异,能够提高能够覆盖更多的程序运行状态的种子的权重,充分探索测试用例,发现更多的安全漏洞。
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