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龙图腾网获悉西安电子科技大学杭州研究院;西安电子科技大学申请的专利一种融入原程序数据流的反模糊测试方法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：CN119089452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411228592.2，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种融入原程序数据流的反模糊测试方法是由魏晓妍;闫峥;梁雪芹设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融入原程序数据流的反模糊测试方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种融入原程序数据流的反模糊测试方法，其实现的技术方案为：分别生成多分支递归函数代码、映射函数代码、运算函数代码并插入源代码；从插入后的源代码文件中选取一个未选过的除了插入的三个函数代码之外的函数；从所选函数中提取函数参数以及函数代码；用映射函数代码替换函数代码中的常量；用运算函数代码替换函数代码的表达式；对替换后的源代码文件编译后的程序进行模糊测试。本发明能够产生大量代码分支，与原程序数据流融合，具有较强的反模糊测试效果，较强的鲁棒性和安全性，较低的时间开销和存储开销。

本发明授权一种融入原程序数据流的反模糊测试方法在权利要求书中公布了：1.一种融入原程序数据流的反模糊测试方法，其特征在于，生成多分支递归函数代码、映射函数代码、运算函数代码的复杂函数，并将复杂函数插入源代码，用复杂函数替换原程序的常量和表达式，对替换后的源代码文件编译后的程序进行模糊测试；该反模糊测试方法的步骤包括如下： 步骤1，分别生成多分支递归函数代码、映射函数代码、运算函数代码； 所述多分支递归函数代码的生成步骤如下： 第一步，将映射值按照映射值所能达到的最大值等分割为确定的映射范围，并根据不同的映射值范围生成对应的分支结构，得到映射函数的整型映射值； 第二步，为每个分支对应一个大于等于1且小于映射范围差值的递减步长参数，得到用于控制递归的深度和收敛过程的多分支逻辑； 第三步，为每个分支生成递归调用逻辑：使得在对应分支的映射值的范围内，函数能够递归调用自身，并根据当前分支的递减步长逐步减少映射值参数的值，直至达到预设的固定常数值； 第四步，生成递归函数的边界条件和返回值逻辑，确保在所有分支中，当映射值参数满足特定条件时，递归停止并返回一个固定的常数值； 第五步，按照代码函数形式整合所有生成的分支代码、边界条件、返回值逻辑，得到多分支递归函数代码； 步骤2，将三种函数代码插入源代码，得到插入后的源代码文件； 步骤3，从插入后的源代码文件中除了插入的三个函数代码之外，选取一个未选过的函数； 步骤4，判断所选函数是否存在注释，若是，则执行步骤3，否则，执行步骤5； 步骤5，从所选函数中提取函数参数以及函数代码； 步骤6，用映射函数代码替换函数代码中的常量； 步骤7，用运算函数代码替换函数代码的表达式； 步骤8，对替换后的源代码文件编译后的程序进行模糊测试。

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