[发明专利]一种基于标准文档分析的JS引擎模糊测试方法

权利要求书

1.一种基于标准文档分析的JS引擎模糊测试方法，其特征在于，主要包括生成阶段与测试阶段，其中：

生成阶段：先从GitHub上爬取实际工程项目的JS文件，再对其进行数据预处理；

所述数据预处理的过程是，先根据JS文件的内容的长短选择语法树或正则匹配提取文件中的函数并对其进行全局变量回填，再进行去重、去注释、规则过滤、美化步骤，将最终得到的代码存入数据库作为模型的训练数据；

然后，将训练数据输入给无监督深度学习模型GPT-2，让其根据训练数据的特点来微调模型生成大量与训练数据格式相同的只包含函数体的测试用例；

得到大量的测试用例后，先根据对其进行传参与自调用使其成为可执行文件，再逐个进行语法解析获取用例中的API，根据此API名称查阅预先使用ECMA-262标准解析器获取到的语法规则，最终根据语法规则中的边界条件以及参数定义对用例进行边界条件以及参数类型定向变异，生成最终的测试用例；

测试阶段：将生成阶段最终生成的每一个测试用例依次分别在10个JS引擎上进行差分测试，根据投票机制将执行结果与大多数不一致的引擎、对应的用例以及相关信息进行标记保存为可疑用例，然后对得到的可疑用例进行人工分析，确认是否为引擎的缺陷。