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基于深度学习的模糊测试种子生成技术
1
作者
李张谭
程亮
张阳
《计算机系统应用》
2019年第4期9-17,共9页
模糊测试被广泛应用于各种软件和系统的漏洞挖掘中.而模糊测试的效果与其采用的变异策略以及初始种子文件的代码覆盖率有直接的关系.本文提出了一种基于深度学习的种子文件生成方法,分析并学习初始种子文件和其在目标程序中的执行路径...
模糊测试被广泛应用于各种软件和系统的漏洞挖掘中.而模糊测试的效果与其采用的变异策略以及初始种子文件的代码覆盖率有直接的关系.本文提出了一种基于深度学习的种子文件生成方法,分析并学习初始种子文件和其在目标程序中的执行路径之间的关系,最终输出可能覆盖新执行路径的种子文件,从而提高初始种子文件集合的代码覆盖率.我们以PDF阅读器作为目标程序进行了实验,实验结果表明该方法所生成的种子文件保证了良好的通过率,而且明显提高了代码覆盖率.同时实验证明该方法在针对多种PDF阅读器进行模糊测试时都获得了更高的代码覆盖率.
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关键词
模糊测试
深度学习
文本生成
代码覆盖
seq2seq模型
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题名
基于深度学习的模糊测试种子生成技术
1
作者
李张谭
程亮
张阳
机构
中国科学院大学
中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室
出处
《计算机系统应用》
2019年第4期9-17,共9页
基金
国家自然科学基金(61471344
61772506)
国家重点研发计划(2017YFB0802902)~~
文摘
模糊测试被广泛应用于各种软件和系统的漏洞挖掘中.而模糊测试的效果与其采用的变异策略以及初始种子文件的代码覆盖率有直接的关系.本文提出了一种基于深度学习的种子文件生成方法,分析并学习初始种子文件和其在目标程序中的执行路径之间的关系,最终输出可能覆盖新执行路径的种子文件,从而提高初始种子文件集合的代码覆盖率.我们以PDF阅读器作为目标程序进行了实验,实验结果表明该方法所生成的种子文件保证了良好的通过率,而且明显提高了代码覆盖率.同时实验证明该方法在针对多种PDF阅读器进行模糊测试时都获得了更高的代码覆盖率.
关键词
模糊测试
深度学习
文本生成
代码覆盖
seq2seq模型
Keywords
fuzzing
deep learning
text generation
code coverage
seq2seq model
分类号
TP311.53 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的模糊测试种子生成技术
李张谭
程亮
张阳
《计算机系统应用》
2019
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