[发明专利]一种基于最小集合覆盖的模糊测试方法和装置有效
| 申请号： | 202010790762.1 | 申请日： | 2020-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN111897733B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 胡昌振;马锐;王夏菁;王雪霏;李斌斌 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06F21/57;G06N3/006;G06N3/043;G06N3/0442;G06N3/126 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 温子云 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于最小集合覆盖的模糊测试方法和装置，该方法利用深度神经网络为目标二进制程序产生测试用例集，并加入测试用例队列；利用最小集合覆盖理论，从所述测试用例队列中筛选出具有最大化路径覆盖率且测试用例数量最少的最小用例集合，以减少执行效果相同的重复测试用例的数量；以设定的一个或一个以上的测试用例选择标准，对所述最小用例集合中的测试用例进行排序，选择最优测试用例进行后续变异，继而实现模糊测试；将模糊测试过程中产生的有效测试用例加入深度神经网络测试用例训练集，离线地指导深度神经网络进行优化训练。使用本发明能够获得更小测试用例集以及更有效的测试用例，可以针对目标二进制程序进行有效地漏洞检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 最小 集合 覆盖 模糊 测试 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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