山东大学学报(理学版)

作者：张晶,陈诚,郑焕科

单位：1. 昆明理工大学信息工程与自动化学院, 云南 昆明 650500；2. 云南枭润科技服务有限公司, 云南 昆明 650500

关键词：漏洞检测,模糊测试,样本优化,样本精简集,有效性,

基金：国家自然科学基金资助项目(61562051)

软件漏洞检测在信息物理融合系统中通常使用模糊测试(Fuzzing)技术。针对Fuzzing技术中存在大量冗余的测试样本,且样本探测异常的有效性较低的情况,提出一种面向软件漏洞检测的Fuzzing样本优化的方法。首先筛除随机样本中软件不接受的样本,并通过改进的动态规划算法获得初始样本的精简集,以减小初始样本的数量;然后在测试过程中跟踪污点传播路径,利用Simhash和海明距离的改进算法求解样本传播路径相似度,通过删除相似度较高的样本进一步降低样本冗余;最后对触发异常的样本进行遗传变异构建新的测试样本,以增加样本的有效性。通过实验结果可以看出,相较于利用基于贪心算法和基于异常分布导向的方法，这里提出的方法有效减小了测试样本冗余,并且提升了测试样本的有效性。

来源：2019年第9期

《山东大学学报(理学版)》期刊编辑部

查看山东大学学报(理学版)杂志2019年第9期