【摘 要】
：
模糊测试作为一种自动化检测应用程序漏洞的方法,常常被用来检测各种软件以及计算机系统的漏洞挖掘中.而种子文件质量的高低对于模糊测试的效果而言至关重要.所以本文提出了
【机 构】
：
中国科学技术大学,中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室
【基金项目】
：
国家自然科学基金(61471344,61772506,62072448),国家重点研发计划(2017YFB0802902)。
论文部分内容阅读
模糊测试作为一种自动化检测应用程序漏洞的方法,常常被用来检测各种软件以及计算机系统的漏洞挖掘中.而种子文件质量的高低对于模糊测试的效果而言至关重要.所以本文提出了一种基于机器学习的模糊测试种子输入的生成方法,利用样本输入和基于机器学习的技术来学习样本输入的规则和语法.并利用学到的规则和语法来生成全新的种子输入.我们还提出了一个采样方法.使得这些新的种子输入的覆盖率较之前有了明显提升.
其他文献
针对极深神经网络图像超分辨率重建过程中,存在图像特征提取少、信息利用率低,平等处理高、低频信息通道的问题,提出了残差卷积注意网络的图像超分辨率重建算法。构造多尺度残差注意块,最大限度地提高网络提取到多尺寸特征信息,引入通道注意力机制,增强高频信息通道的表征能力。引入卷积注意块的特征提取结构,减少高频图像细节信息的丢失。在网络的重建层,引入全局跳远连接结构,进一步丰富重建的高分辨率图像信息的流动。实
为了使灰度图像的细节更加突出、可视性增强,提出一种基于离散余弦变换与分位数算法结合的图像增强方法。通过离散余弦变换提取出图像的低频分量,图像高频分量保持不变。对低频分量进行分位数的细分,使参与增强过程低频分量的增强级别具有选择性,再分别对这些子直方图进行直方图均衡化,使图像对比度增强。将处理后的低频分量与未处理的高频分量进行逆变换,得到增强后的图像。选取蒙古族家具纹样,与传统的自适应直方图均衡化算
针对大规模多AGV路径规划的应用场景,为解决多个AGV在路径规划时因抢占节点,导致该节点负载过高,造成局部拥塞,致使整个系统的运行效率降低的问题。提出了一种结合节点负载情
钢轨表面缺陷检测是铁路日常检测的重要部分,根据现代铁路自动化检测技术对实时检测和适应性的要求,构建了一个完整的钢轨表面缺陷识别和分析系统。根据机器视觉的基本原理,设计了一种带有LED辅助光源和遮光箱的图像采集装置,并将采集到的图像进行人工标注,建立了一个较为庞大的具有语义分割标注的钢轨表面缺陷数据集;将高级语义分割技术应用于钢轨图像分析,利用一种级联自编码结构(CASAE)的语义分割网络,将缺陷图
在软件重用中,软件设计重用受到关注。UML类图被广泛应用于软件设计,UML类图的重用已经成为软件设计重用研究的重点。随着可重用的UML类图数量的不断增加,分类成为一项基础性
针对无人机群网络中的路由问题,优化链路状态路由协议采用固定周期的方式通告Hello和拓扑更新(TC)消息,用于维护网络拓扑信息.但是在网络结构频繁变化的情况下,这种周期性的
随着国内通信市场逐渐饱和,电信运营商之间的竞争日趋激烈.用户流失预测已成为电信运营商最关注的问题之一.本文提出一种基于多模型融合的方法创建用户离网预测模型.首先,将
在社会经济水平和科学技术水平显著提升的背景下,人们对建筑工程规模和质量的要求越来越高.建筑工程施工中技术管理显得尤为重要,直接影响建筑企业的未来收益.本文笔者将对加
近年来,在社会经济市场发展背景下,我国的建筑业已进入到了重要的转型时期,各建筑施工企业在整个项目建设中,应高度重视建筑企业经济管理模式,从经济管理角度分析各类问题的
随着经济水平的快速发展和人民对生活水平的重视程度的发展,建筑施工工程量巨大,对于建筑施工管理的要求水平越来越高,对于建筑施工企业来说有重要的意义[1].建筑施工参与人