本文選題：遺傳算法　切入點：非線性求解　出處：《電子學(xué)報》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：本文根據(jù)傳統(tǒng)漏洞挖掘Fuzzing技術(shù)的特點,針對其存在的不能求解非線性解和只能有單個的輸入的問題,提出了一種基于遺傳算法的漏洞挖掘測試用例生成的新方法.該方法能夠利用遺傳算法的優(yōu)勢,同時可以應(yīng)對多輸入測試用例問題和非線性求解問題.從自測程序的結(jié)果看出,相比于傳統(tǒng)隨機(jī)生成Fuzzing測試用例的方法,本方案在效率和覆蓋率方面具有明顯的提高.
[Abstract]:According to the characteristics of traditional vulnerability mining Fuzzing technology, this paper aims at the problem that it can not solve nonlinear solutions and can only have a single input. A new test case generation method based on genetic algorithm is proposed in this paper. The method can take advantage of genetic algorithm and can deal with multi-input test case problem and nonlinear solution problem. Compared with the traditional method of generating Fuzzing test cases randomly, the efficiency and coverage of this scheme are improved obviously.
【作者單位】： 中國工程物理研究院計算機(jī)應(yīng)用研究所;
【分類號】：TN311.5

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