一种基于遗传算法的Fuzzing测试用例生成新方法

发布时间：2018-03-15 03:08

  本文选题：遗传算法　切入点：非线性求解　出处：《电子学报》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：本文根据传统漏洞挖掘Fuzzing技术的特点,针对其存在的不能求解非线性解和只能有单个的输入的问题,提出了一种基于遗传算法的漏洞挖掘测试用例生成的新方法.该方法能够利用遗传算法的优势,同时可以应对多输入测试用例问题和非线性求解问题.从自测程序的结果看出,相比于传统随机生成Fuzzing测试用例的方法,本方案在效率和覆盖率方面具有明显的提高.
[Abstract]:According to the characteristics of traditional vulnerability mining Fuzzing technology, this paper aims at the problem that it can not solve nonlinear solutions and can only have a single input. A new test case generation method based on genetic algorithm is proposed in this paper. The method can take advantage of genetic algorithm and can deal with multi-input test case problem and nonlinear solution problem. Compared with the traditional method of generating Fuzzing test cases randomly, the efficiency and coverage of this scheme are improved obviously.
【作者单位】： 中国工程物理研究院计算机应用研究所;
【分类号】：TN311.5

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本文编号：1614142