一种基于遗传算法的Fuzzing测试用例生成新方法

• 作者: 刘渊 张春瑞 杨永辉 王伟
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 非线性求解 多维Fuzzing技术
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 552-556
• 页数: 5页
• 分类号: TN311.5
• 字数: 3038字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.03.007

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张春瑞	中国工程物理研究院计算机应用研究所	24	181	7.0	12.0
2	刘渊	中国工程物理研究院计算机应用研究所	31	188	8.0	12.0
3	王伟	中国工程物理研究院计算机应用研究所	56	369	11.0	18.0
4	杨永辉	中国工程物理研究院计算机应用研究所	21	85	5.0	8.0