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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于序列到序列模型的模糊测试方法。首先，收集不同类别的C语言应用程序并加入应用程序文件目录中，将基于应用程序处理的相同格式种子文件放在同源种子文件目录下，对应用程序文件目录下的程序进行模糊测试，生成并收集能够造成程序崩溃或者触发新代码执行路径的测试样例，构造模型训练数据集；其次，搭建基于LSTM和Transformer的序列到序列模型，利用构造的数据集训练序列到序列模型，提取测试样例位置信息并输出有效变异信息。同时，修改AFL源码，并将序列到序列模型嵌入到AFL中；最后，针对嵌入模型的AFL，编写自动化执行脚本，设定执行时间，运用afl‑showmap等组件获取代码覆盖率、崩溃数量等信息并对其进行可视化。
主权项：1.一种基于序列到序列模型的模糊测试方法，其特征在于包括如下六个步骤：程序收集、数据集构建、模型搭建与训练、模型嵌入、自动化模糊测试、结果可视化：S1、所述的程序收集步骤：收集不同类别的C语言应用程序，将收集得到的应用程序放入应用程序文件目录下，并将应用程序处理的格式相同的种子文件放在同源种子文件目录下；S2、所述的数据集构建步骤：使用AFL对S1中应用程序文件目录下的应用程序，执行一轮模糊测试，生成并收集能够造成程序崩溃或者触发程序新路径的测试样例，构造模型训练数据集；S3、所述的模型搭建与训练步骤：基于LSTM和Transformer模型搭建Seq2Seq模型，使用S2中构建的数据集对所提Seq2Seq模型进行训练，以提取测试样例位置信息并输出有效的变异信息；S4、所述的模型嵌入步骤：对AFL工具源码进行修改，结合S3中训练得到的Seq2Seq模型，将其嵌入到AFL模糊测试工具中，实现模型与AFL工具之间的交互；S5、所述的自动化模糊测试步骤：面向S4中得到的嵌入Seq2Seq模型的AFL工具，编写自动化工具执行脚本，设定工具执行时间，运用afl-showmap等组件获取代码覆盖率、崩溃数量等信息；S6、所述的结果可视化步骤：基于模糊测试执行结果，统计代码覆盖率、崩溃数量和变异算子使用情况，并将结果进行可视化展示。
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百度查询： 北京航空航天大学 一种基于序列到序列模型的模糊测试方法
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