基于大语言模型的内核模糊测试方法及系统

    公开(公告)号:CN119621560A

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202411682587.9

    申请日:2024-11-22

    Abstract: 本发明公开一种基于大语言模型的内核模糊测试方法及系统,属于内核模糊测试技术领域。所述方法包括:构建目标操作系统的系统调用与内核对象的映射关系;基于系统调用与内核对象的映射关系,并利用大语言模型生成测试用例;在测试用例通过校验的情况下,基于该测试用例获取目标操作系统的模糊测试结果。本发明利用LLM的推理泛化能力,生成大量有效、符合依赖关系且覆盖范围广的系统调用序列,以此来加强模糊测试工具生成测试用例的能力,挖掘潜在漏洞。

    一种用于密码误用检测器的数据集扩充方法及系统

    公开(公告)号:CN119622334A

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202411682579.4

    申请日:2024-11-22

    Abstract: 本发明公开一种用于密码误用检测器的数据集扩充方法及系统,属于密码误用检测器性能检测计算领域。所述方法包括:收集与密码误用相关的开源项目,整理出涉及密码误用的API及该API所使用的密码库;收集Github仓库中与密码算法相关的开源代码,并基于涉及密码误用的API及该API所使用的密码库,在所述与密码算法相关的开源代码中筛选出与密码误用相关的开源代码;其中,所述开源代码所使用的编程语言包括:Java语言、C/C++语言、Go语言和Python语言;对使用Java语言的开源代码进行变异;基于所述与密码误用相关的开源代码和使用Java语言的变异开源代码,构建密码误用检测器的数据集。本发明可以扩充密码误用数据集。

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