基于循环神经网络的模糊测试用例生成
Generation of fuzzing test case based on recurrent neural networks
1. 四川大学 电子信息学院信息, 成都 610065
2. 四川省军区数据信息室, 成都 610041
3. 78100部队, 成都 610021
摘要
模糊测试用例常规的生成方法是随机变异和人工协议分析构造，其分别存在变异盲目效率低和构造复杂代价高的问题。针对上述问题提出运用深度学习技术辅助测试用例生成。利用循环神经网络处理字符文本序列的优势，通过样本数据学习训练结构特征，并预测生成符合结构特征的新数据，与随机变异算法结合构造了自动生成模型。通过以LSTM和GRU算法模型对PDF文件输入型测试用例生成和效果评估，生成的测试用例总体优于常规方法，具有较好的通过率和覆盖率。该方法通过循环神经网络的辅助实现了生成快速高效和构造难度低的优点，达到了生成效果和花费代价的平衡。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.03.0222
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第9期
所属栏目: 软件技术研究
出版页码: 2679-2685
文章编号: 1001-3695(2019)09-026-2679-07
发布历史
[2019-09-05] 印刷出版
引用本文
徐鹏, 刘嘉勇, 林波, 等. 基于循环神经网络的模糊测试用例生成 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (9): 2679-2685. (Xu Peng, Liu Jiayong, Lin Bo, et al. Generation of fuzzing test case based on recurrent neural networks [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (9): 2679-2685. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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