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摘要:
模糊测试是当前检测程序错误的最主流、最有效的手段之一.模糊测试工具首先对种子文件进行变异,生成大量新输入文件,然后挑选新输入来执行目标程序,以触发程序中潜在的漏洞.当前对模糊测试的研究多着眼于改进变异算法,提高生成的新文件对目标程序代码的覆盖,忽略了备用种子文件的筛选策略对提高模糊测试覆盖率与测试效率的的贡献.针对该问题,我们提出了基于覆盖频率的种子文件筛选策略,在每次执行目标程序时,我们记录程序执行中覆盖过的路径边;根据边被执行次数的多少,我们将这些边分为低频边和高频边;对于包含了更多低频边且执行效率高的种子文件,我们给予更高的优先级.我们在模糊测试工具American Fuzzy Lop(AFL)实现了对应的算法,实验表明我们的算法有效提高了模糊测试的效率和代码覆盖率.
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文献信息
篇名 基于覆盖频率的模糊测试改进方法
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 自动测试 模糊测试 漏洞检测
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 专论·综述
研究方向 页码范围 17-24
页数 8页 分类号
字数 7158字 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.006714
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 程亮 中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室 18 152 6.0 12.0
2 张阳 中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室 53 239 9.0 14.0
3 石东辉 深圳大学深圳南特商学院 2 1 1.0 1.0
4 傅玉 中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室 2 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
自动测试
模糊测试
漏洞检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导