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发明公开
面向结构化文件模糊测试的种子生成优化方法审中-实审

公开(公告)号：CN118550818A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410529851.9

申请日：2024-04-29

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 单纯 , 林泽炜 , 陈宇墨 , 吕玥瞳 , 李颖

IPC: G06F11/36 , G06N3/045 , G06F21/56 , G06F21/57

Abstract: 本发明提出了一种面向结构化文件模糊测试的种子生成优化方法，具体包括，对目标程序进行静态分析，生成程序控制流图；执行目标程序并动态监控，得到已执行路径；根据程序控制流图和已执行路径生成未执行路径；深度学习模型用于学习执行路径与基本数据单元序列之间的关系，利用深度学习模型预测可能覆盖未执行路径的基本数据单元，其中，深度学习模型为TransformerXL模型；由新获得的基本数据单元组装得到新的结构化文件，新的结构化文件即为新生成的种子。本发明提高了种子通过目标程序的初步格式和语义检查的通过率，提升了种子多样性，进而提高了模糊测试的效率。

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