基于遗传算法的二进制程序模糊测试方法

• 作者: 刘望桐 张笈 潘丽敏 焦龙龙 罗森林
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 程序执行路径 模糊测试 二进制程序 插桩
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 1014-1019
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 字数: 4785字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2018.05.023

摘要

针对当前二进制程序模糊测试中基于变异生成的测试数据的执行路径重复率高导致代码覆盖率低的问题,提出基于遗传算法的二进制程序模糊测试方法.该方法将测试数据转换为遗传算法中的个体,利用Quick Emulator对二进制程序进行插桩以获取程序执行路径,使用基于程序执行路径的适应度函数指导遗传算法中的进化过程,使生成的测试数据能够覆盖更多的程序执行路径.实验结果表明,该方法在相同时间内达到的代码覆盖率平均比模糊测试工具American Fuzzy Lop (AFL)高25.4％.同时,该方法在漏洞挖掘实验中发现了测试程序中的所有崩溃漏洞并且其效率至少比AFL提高10％.该方法能够用于提高模糊测试的漏洞挖掘效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张笈	北京理工大学信息与电子学院	25	106	6.0	9.0
2	罗森林	北京理工大学信息与电子学院	121	821	14.0	23.0
3	潘丽敏	北京理工大学信息与电子学院	66	402	10.0	17.0
4	焦龙龙	北京理工大学信息与电子学院	7	26	3.0	5.0
5	刘望桐	北京理工大学信息与电子学院	6	9	2.0	3.0