模糊测试用例生成方法及装置
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115455423A

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202211005472.7

    申请日:2022-08-22

    IPC分类号: G06F21/57 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种模糊测试用例生成方法,涉及深度生成网络技术领域,用于解决现有不能控制输入向量特征,无法生成特定测试用例的问题,该方法包括以下步骤:根据原始测试用例,得到训练数据集;构建差分自编码器的生成对抗网络模型;将所述训练数据集输入所述生成对抗网络模型进行训练,得到训练好的生成对抗网络模型;将所述训练数据集输入训练好的所述生成对抗网络模型生成测试用例。本发明通过构建差分自编码器生成对抗网络模型,进而使生成对抗网络更易收敛、所生成的测试用例更多样化,能够提高模糊测试的代码覆盖率和异常发现数。

    溢出型漏洞检测方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN115238276A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210821072.7

    申请日:2022-07-13

    IPC分类号: G06F21/57 G06K9/62 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种溢出型漏洞检测方法,涉及软件脆弱性检测技术领域,用于解决现有检测效果较差的问题,该方法包括以下步骤:生成基于图节点表示结构的CFG图表;将已赋权重的漏洞关键词与CFG图表中包含源代码关键词的节点相匹配,并对节点进行加权处理;计算每个加权处理后包含漏洞关键词节点的K跳范围权重和;筛选出权重和最大的N个深度为K的子图;比较子图与各类型溢出型漏洞源代码形成的图表示结构的相似度,子图中节点存在的漏洞类型为:相似度大于阈值threshold的图表示结构所对应的漏洞类型。本发明还公开了一种溢出型漏洞检测装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过对图结构进行比较,进而准确判断代码中的漏洞。