【摘 要】
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软件漏洞是造成计算机安全问题的根本原因,模糊测试技术由于其易扩展,高效的特性,是目前主流的漏洞检测技术之一。然而以往的模糊测试技术存在着对识别高结构样本失效以及盲
【机 构】
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武汉大学国家网络安全学院,武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61672394)资助
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软件漏洞是造成计算机安全问题的根本原因,模糊测试技术由于其易扩展,高效的特性,是目前主流的漏洞检测技术之一。然而以往的模糊测试技术存在着对识别高结构样本失效以及盲变异效率低下的问题。针对这些问题,本文提出了基于神经网络的敏感区域预测的模糊测试方法。该方法以输入文件的某些区域的极小改变会引起程序行为较大改变的现象为出发点,引入了敏感区域概念,并引入了能够学习总结数据特征的神经网络方法检测敏感区域。在检测敏感区域的基础上,本文引入了增量学习策略,进行了变异策略的优化,使检测效率以及检测深度有更多提升。为了验证
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