武汉理工大学向剑文获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利基于范式语法和强化学习的工控协议模糊测试方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119030906B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410933797.4，技术领域涉及：H04L43/18；该发明授权基于范式语法和强化学习的工控协议模糊测试方法及系统是由向剑文;廖松松;郑倩荣;周俊伟;赵冬冬;郝蕊;田璟设计研发完成，并于2024-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于范式语法和强化学习的工控协议模糊测试方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于范式语法和强化学习的工控协议模糊测试方法及系统，所述方法包括以下步骤：使用扩展巴克斯范式ABNF描述工控协议的结构，识别出工控协议的报文中的各个字段，构造工控协议的语法树，对所述语法树进行实例化得到变异树，初始化所述变异树中每个叶子节点的权重；根据权重的大小选择需要变异的叶子节点，对变异树进行变异，遍历变异后的变异树得到测试用例，将所述测试用例发送到所述工控协议进行模糊测试；根据模糊测试结果对各叶子节点的权重进行更新，利用上述方法得到新的测试用例；重复以上步骤，直到达到设定的迭代次数。本发明有效地提高了测试用例的覆盖率和异常检测的能力。
本发明授权基于范式语法和强化学习的工控协议模糊测试方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于范式语法和强化学习的工控协议模糊测试方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：使用扩展巴克斯范式ABNF描述工控协议的结构，识别出工控协议的报文中的各个字段，构造工控协议的语法树，对所述语法树进行实例化得到变异树，初始化所述变异树中每个叶子节点的权重； 步骤S2：根据权重的大小选择需要变异的叶子节点，对变异树进行变异，遍历变异后的变异树得到测试用例，将所述测试用例发送到所述工控协议进行模糊测试； 步骤S3：根据模糊测试结果对各叶子节点的权重进行更新，利用步骤S2中的方法得到新的测试用例； 步骤S4：重复步骤S2至步骤S3，直到达到设定的迭代次数。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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