公开(公告)号：CN117331808A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202210726982.7

申请日：2022-06-24

申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司 ,  西北大学

发明人： 叶贵鑫 ,  弋雯 ,  车小康 ,  张博 ,  钱文祥 ,  何林书 ,  陈志凯 ,  杨勇 ,  王巨宏 ,  汤战勇

IPC分类号： G06F11/36

摘要： 本申请涉及一种测试数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取针对待测试对象的初始测试用例；基于所述初始测试用例确定突变点，截取所述初始测试用例中截止至所述突变点的代码内容，在截取的代码内容的基础上续写符合语法标准的代码，以得到初始变异用例；从所述初始测试用例中确定待替换的目标代码内容；将所述初始变异用例中，结构属性与所述目标代码内容的结构属性相匹配的代码内容确定为替换代码内容；基于所述替换代码内容对所述初始测试用例中的目标代码内容进行替换，得到目标变异用例，所述目标变异用例用于对所述待测试对象进行测试。采用本方法能够提高变异得到的测试用例的准确性。

公开(公告)号：CN112633280B

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202011620173.5

申请日：2020-12-31

申请人： 西北大学

发明人： 叶贵鑫 ,  王玉莉 ,  车小康 ,  田洋 ,  瞿兴 ,  范子茜 ,  汤战勇 ,  房鼎益

IPC分类号： G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种对抗样本生成方法与系统。所公开的方法包括获取原始图像的可解释性区域图像；确定合适的像素阈值，根据可解释性区域图像生成该阈值下原始图像的扰动添加模板，根据扰动添加模板中的0像素点值在原始图像的相应像素点处添加叠加扰动，生成该原始图像的对抗样本。所述公开的系统为执行所述对抗样本生成方法的系统。本发明可确保对抗扰动的可感知性和攻击性，且人眼不易发现本发明的方法加在对抗样本中的扰动，同时经验证模型以较高的概率被对抗样本误分类。

公开(公告)号：CN112633280A

公开(公告)日：2021-04-09

申请号：CN202011620173.5

申请日：2020-12-31

申请人： 西北大学

发明人： 叶贵鑫 ,  王玉莉 ,  车小康 ,  田洋 ,  瞿兴 ,  范子茜 ,  汤战勇 ,  房鼎益

IPC分类号： G06K9/32 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种对抗样本生成方法与系统。所公开的方法包括获取原始图像的可解释性区域图像；确定合适的像素阈值，根据可解释性区域图像生成该阈值下原始图像的扰动添加模板，根据扰动添加模板中的0像素点值在原始图像的相应像素点处添加叠加扰动，生成该原始图像的对抗样本。所述公开的系统为执行所述对抗样本生成方法的系统。本发明可确保对抗扰动的可感知性和攻击性，且人眼不易发现本发明的方法加在对抗样本中的扰动，同时经验证模型以较高的概率被对抗样本误分类。

公开(公告)号：CN116431477A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310240372.0

申请日：2023-03-14

申请人： 西北大学

发明人： 汤战勇 ,  弋雯 ,  赵晶莹 ,  范镇业 ,  车小康 ,  叶贵鑫

IPC分类号： G06F11/36 ,  G06F16/951 ,  G06N20/00

摘要： 本发明属于软件自动化测试领域，尤其为一种基于深度学习的JS引擎差分模糊测试方法，整体运行过程依次包括数据收集阶段、模型构建阶段、用例生成阶段以及差分测试阶段。首先为收集模型训练数据以及高质量的测试套件；然后对其进行数据预处理并交给模型进行微调训练；接着使用微调模型对测试套件进行续写；最后，将生成的测试用例交给差分测试系统中的各个JS引擎进行执行，执行后得到的可疑用例再使用引擎支持的标准版本的对应执行平台进行进一步结果判断，分析是否为JS引擎实现错误。本发明使用深度学习的文本生成模型进行JavaScript用例的生成，相比于传统的生成方法自动化程度高且生成效率快。