【摘 要】
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在众多软件漏洞挖掘的方法中,Fuzz测试是最为成熟有效的一种.而传统的Fuzz测试普遍存在挖掘深度不足、样本没有指向性等问题.针对该问题,文章提出一种使用长短期记忆网络(Lon
【机 构】
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四川大学网络空间安全学院,四川大学电子信息学院
【基金项目】
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国家重点研发计划[2017YFB0802900]
论文部分内容阅读
在众多软件漏洞挖掘的方法中,Fuzz测试是最为成熟有效的一种.而传统的Fuzz测试普遍存在挖掘深度不足、样本没有指向性等问题.针对该问题,文章提出一种使用长短期记忆网络(Long Short Term Memory, LSTM)引导生成浏览器Fuzz所需的样本集的框架.该框架包含样本生成和模糊测试两个部分.首先,对样本进行预处理,将样本解析为向量送入神经网络中学习.其次,待神经网络学习完成后,利用学习完成的网络生成样本,并利用传统变异策略将生成的样本进行变异,构成测试集.最后,使用测试集作为输入进行浏览器
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