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公开(公告)号：CN116541268A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310227211.8
申请日：2023-03-10
Applicant: 浙江大学滨江研究院
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种上下文感知依赖引导的内核模糊测试用例变异方法和系统，属于软件安全与操作系统内核测试技术领域。方法包括：动态收集并最小化高潜力的系统调用序列集合作为训练集；基于神经网络语言模型对训练集中蕴含的依赖关系进行建模，并在变异阶段利用语言模型实现上下文感知依赖引导的变异，帮助选择适应当前上下文的系统调用、建立起有效的状态路径；交替切换探索、利用两个阶段，通过上界置信算法动态调度变异操作以兼顾测试的多样性和效率，避免陷入局部最优；重复以上步骤直至模糊测试结束。本发明能够提升测试用例质量，实现对内核深层代码逻辑的触发，实现覆盖率和漏洞挖掘效率的优化。
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