北京计算机技术及应用研究所汪美琴获国家专利权
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龙图腾网获悉北京计算机技术及应用研究所申请的专利一种基于生成对抗网络的AFL种子优化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：CN115391787B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211018737.7，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于生成对抗网络的AFL种子优化方法及系统是由汪美琴;贾琼;张卫国;罗济凡;海然设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于生成对抗网络的AFL种子优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于生成对抗网络的AFL种子优化方法及系统，属于信息安全技术领域。本发明提供的基于生成对抗网络的AFL种子优化方法及系统，利用了生成对抗网络模型对抗博弈训练的思想，通过不断地循环迭代，达到对初始测试用例优化的效果，一方面有利于提供更多的初始测试用例，为模糊测试提供了更多的数据支撑，另一方面，有利于对初始测试用例进行不断地优化，增强种子的有效性，触发更多的新执行路径，为提高AFL漏洞挖掘的效率和成功率提供了新的解决方案和研究思路。
本发明授权一种基于生成对抗网络的AFL种子优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的AFL种子优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、择优提供一个有效的初始种子作为生成对抗网络模型的输入； S2、使用所述生成对抗网络模型生成接近有效初始种子的测试用例； S3、利用AFL变异策略对接近有效初始种子的测试用例或优化的种子进行变异，得到变异的N个测试用例； S4、使用变异的N个测试用例对目标程序进行测试； S5、测试完成后，分别监测变异后的N个测试用例是否能够触发新路径，如果有新路径产生，则将对应的测试用例标记为有效的测试用例，并加入种子队列，如果没有触发新路径，则丢弃该测试用例； S6、收集所有的测试用例的覆盖率指标信息并进行处理后反馈给生成对抗网络模型； S7、生成对抗网络模型依据反馈的覆盖率指标信息进行对抗训练，生成优化的种子，即优化的测试用例； S8、循环重复步骤S3至S7，直到生成对抗网络模型达到纳什平衡状态后停止测试，得到最终的种子队列。
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