本发明公开了一种基于标准文档分析的JS引擎模糊测试方法，主要包括生成阶段与测试阶段，该方法使用先进的无监督深度学习模型生成大量用例，结合用例中包含的API并对其查询ECMA‑262标准进行解析，根据解析到的边界条件与参数定义对用例进行定向变异得到测试用例。经试验表明，使用该方法得到的测试用例，在JS引擎模糊测试中表现优异，能解决一般的基于生成的方法成本耗费高以及基于变异的方法变异方向不可控的问题，提高测试的效率和质量，为JS引擎的缺陷检测提供了技术支持。采用本发明的方法，不仅能够保证测试用例的大部分信息不变，从而降低语法错误率，还能通过对缺陷热点区域API的变异增大测试用例发现缺陷的可能。