模糊测试研究进展
模糊测试 (Fuzzing) 技术的昨天、今天和明天
模糊测试(Fuzzing) 技术的昨天、今天和明天早期的Fuzzing技术主要以黑盒(Black-box)模糊测试技术为主。
它具备简单、直接、粗暴的特点,但效率十分低下。
一、Fuzzing的起源Fuzzing最早用于对UNIX应用的健壮性测试。
早期的Fuzzing技术主要以黑盒(Black-box)模糊测试技术为主。
它具备简单、直接、粗暴的特点,但效率十分低下。
由此,产生了基于变异(Mutation-based)和基于生成(G eneration-based)的两种模糊测试技术。
早期Fuzzing技术发展特点为:• 以Blackbox Fuzzing为主,强调工具的实用性• 由于Fuzzing技术此时还比较简单,学术发展比较缓慢•测试效率比较低二、Greybox Fuzzing的崛起传统的Blackbox Fuzzing无法捕捉程序运行时信息,测试效率低下。
基于此,覆盖率引导的灰盒模糊测试技术(Coverage-based Greybox Fuzzing)开始得到重视与发展。
CGF通过插桩等技术捕捉程序控制流信息,通过控制流信息变化来引导Fuzzer选取优异种子进行变异。
代表工具为AFL。
其中,CGF效率的主要影响因素有初始种子、调度算法、变异策略、测试速度和测试精度,为此,提升CGF效率的主要途径为:●优化初始种子:Skyfire、Learn&Fuzz●聚焦优质种子:AFLFast、AFLGo、EcoFuzz●优化变异操作:FairFuzz、MOPT、VUzzer、Angora、Greyone、Drille r、PANGOLIN●提高测试速率:INSTRIM、UnTracer、Zeror●提高测试精度:CollAFL、PTFuzz从2014年开始,Fuzzing技术进入了高速发展时代:1.Greybox Fuzzing特别是CGF成为学术领域发展主流2.研究人员对Fuzzing技术的理解愈发深刻,Fuzzing发展更加学术化,大量在现有工作基础上的Fuzzer不断诞生3.传统CGF以实际漏洞挖掘为导向的实用性侧重有所降低,部分方向陷入了覆盖率指标“内卷化”发展4.在工业界,以Google为代表的大型公司更注重Fuzzing实用性,纷纷开发大规模集群测试平台(ClusterFuzz)在其中,有几个重要的里程碑节点,使得Fuzzing开始进入了细粒度发展时代:三、Fuzzing的未来发展趋势目前,Fuzzing发展的主要流派有:1.聚焦于传统的CGF,致力于提高CGF覆盖率2.聚焦于针对特定漏洞类型的信息流辅助导向Fuzzing技术,致力于提高某种漏洞的检测效率3.聚焦于Fuzzing技术的应用,将Fuzzing运用到各个场景中,如智能软件测试、IoT设备Fuzz、内核Fuzz乃至硬件设备Fuzz4.聚焦于Fuzzing相关工作的研究,如Benchmark制作、Crash成因分析、S anitizer工具优化、Fuzzing对抗技术当前,Fuzzing发展面临的困境主要有:1.缺少新技术的引入,传统技术支撑下的CGF的效率增长已经遭遇瓶颈2.在面对复杂系统、设备及协议等目标时,Fuzzing总体的测试效率还比较低下,很多Fuzzer无法满足漏洞挖掘的实际需求从2019年开始,不少工作通过静态分析和污点分析手段获取程序信息流,用于辅助变异,引导测试向指定方向进化(UAFL、MemLock)。
模糊测试技术研究综述
模糊测试技术研究综述模糊测试技术研究综述一、引言随着软件领域的快速发展,软件测试已经成为软件开发过程中不可或缺的一部分。
模糊测试作为软件测试中的一种重要技术手段,越来越受到研究者和工程师的关注。
本文将对模糊测试技术进行综述,对其基本概念、原理和应用进行探讨,以及目前存在的问题和未来发展方向进行分析。
二、模糊测试的基本概念模糊测试(Fuzz Testing),也称为随机测试(Random Testing),是指以随机性为基础,对软件系统的输入进行测试的一种方法。
其基本思想是将随机生成的测试输入输入到被测软件系统中,然后观察是否能触发系统的错误行为。
模糊测试通常以一种黑盒测试的方式进行,即对软件内部的具体实现细节一无所知,仅关注其对输入的反应。
三、模糊测试的原理模糊测试的原理可以归纳为以下几点:1. 输入生成:模糊测试通过随机生成测试输入数据,其中包括对输入长度、格式、类型等进行随机性变异,以提高测试用例的覆盖率。
2. 输入注入:将生成的测试输入注入到被测软件系统中,模拟真实用户的输入动作。
3. 错误检测:通过监控被测软件系统的行为,识别是否发生异常或错误行为。
如果发现异常或错误,模糊测试算法将会记录测试输入,以便进行后续的深入分析和修复。
4. 演化策略:模糊测试通常采用一种演化策略,即根据之前的成功测试用例对新的测试输入进行变异和演化,以找到更多可能的错误和漏洞。
四、模糊测试的应用领域模糊测试广泛应用于软件安全领域,其中最为重要的应用领域包括以下几个方面:1. 操作系统和驱动程序:模糊测试能够发现潜在的漏洞和系统错误,提高系统的稳定性和安全性。
2. 网络协议和通信软件:模糊测试可以揭示网络协议和通信软件中存在的漏洞,帮助开发者及时修复。
3. 数据库管理系统:模糊测试可以测试数据库管理系统的各种操作,从而发现潜在的性能问题和安全隐患。
4. Web应用程序:模糊测试可以对Web应用程序进行安全测试,发现可能存在的漏洞,如跨站脚本攻击、SQL注入等。
模糊测试技术探讨
模 糊测试 技术探讨
田泽轶 袁 渊
( 国防信息学院信 息安全教研室 , 湖北 武汉 4 3 0 0 1 0 ) 摘 要: 从模糊测试的缘起开始介 绍, 对不同类型的测试方法进行说 明。重点描述 了模糊测试的原理 以及通用的测试 步骤 , 将模糊测 试模块化和 自动化。针对 当前模糊测试的发展瓶 颈, 在实际使 用中遇到的问题 , 设计并提 出了解决方案和模糊测试的发展 方向。 关键 词 : F u z z i n g技 术 ; 漏洞挖掘 ; 生成 ; 测 试 数 据 成 的过程完全 自动化 。 3 . 4 执行 目标软件 。 测试器使软件依次执行每一个测试用例 , 若 模糊测试 又叫 F u z z i n g 测试 ,它通过提供向软件提供 非预期输 入并监控异常结果来检测软件的漏洞。 目前 F u z z i n g 技术已经成为 没有触 发漏洞 , 则 继续 执行下一个 , 若 触发漏洞 , 则停止执行 , 并提 软件测试 的主流方法 , 它区别于 白盒测试和黑盒测试 , 测试 的重点 示 。整个过程也是 自动化进行 。 3 . 5监视异常。 监视模 块是非常重要 的, 它保证了在执行测试用 不再放在 源代 码上 , 也不需要付诸大量 的人工操作 , 没有 大量 的公 例时遇到异常 , 报错等情况时 , 及时记录测试现场环境 , 提示消 息 , 式计算 , 测试过程变得更加 自动化 。 并关闭当前 的测试行为 , 使得检测实现真正 的 自动化。 2 模 糊 测 的历 史
1 概 述
4 模 糊 测试 的 改进 点 1 9 8 9年 , B a r t o n M i l l e r 教授 在他 的高 级操作 系统 课程 上 测试 模糊测试 的优点在于 自动 , 高效 , 从而得到了广泛 的使用 。永远 U N I X应用 的健壮性 ,该测试 的方式 向被检测应用发送 随机生成 的 即使是模糊 测试 , 也不 能完全检测 出软件 字符 或字符 串, 如果应用崩溃或者挂起则测试成功。 虽然方法简陋 , 不存在没有缺 陷的软件 , 却是 F u z z i n g 测试 的雏形 。1 9 9 9 年, O u h大学开始创建 P R O T O S测 中的所有漏洞 。 所 以, 提高模糊测试 的性 能, 测试覆盖率等问题也就 试套件 ,该套件对 F u z z i n g 技术的最大贡献是提 出了通过分析协议 成 了模糊测试将要解决的问题 。 模糊测试 的改进点主要有以下几个 : 格式生成大量违反协议的测 试用例的思想 。2 0 0 2年 , D a v e A i t e l 以 4 . 1生成测试用例阶段 , 尽可能的减少人工参 与量 , 如何能够更 G P L协议 发布 了 S P I K E模糊测试 器 , 该测试器主要用来测试基于网 加动态 高效的识别数据文件格式 ,完 全由模糊测试器数据 生成模 络的应用程序 , 可以描述可变长数据块。2 0 0 6年 , A c i f v e X模糊测试 块 , 仅需要 XM L文件 , 不需要人 工编写脚本 , 即可实现测试 用例生 开始 流行 , 同年 , C O MR a i d e r 和A x Ma n被发 布 , 主要用于 测试 网页 编写的脚本不 同, 产生 的测试用 例质量不 浏览器 中被 We b应用使用的 A c t i v e X控件 。模糊测试 的概念 由“ 模 成。测试 人员水平不 同, 若能完全智能 , 即可大大提高测试用例 的质量 , 提 高检测水平 。 糊” 和粗糙 , 到之后 的“ 清晰” 和明确 , 再 到现在的多样和全面 , 逐渐 同 , 4 . 2多元素的测试用例 。 软件正常运行 中, 经常会有多参 数输入 发展成为发现软件 中漏洞和缺陷的主力 工具 , 受到越来越多 的测试 的情况 , 传统的模糊测试往往测试 目标单一 , 只检测 某一特定 的参 人员 的青睐 。 数, 对其他参数在软件执行过程 中的共同作用关 注甚微 。引人多参 3 模 糊 测 试 的 基 本 原 理 将软件测试 的关注点放 到全局 , 所有 能够影响运行过程 的 模糊测 试的基本原理是反复 向应用程序输入非预期数据 , 迫使 数测试 , 通过对 多参 数的变化 引起 的软件运行 应用触发异常 。 模糊测试 区别于黑盒测试 。 黑盒测试更多的关注软 因素都考虑进检测 的过程中 , 提高检测质量 。 件是否有 B u g , 是否影 响正常使用 , 模糊测 试更关注与 软件的安全 的变化进行分析 , 4 . 3模糊测试和其他测试方法 的混合方法 。衡量模 糊测试完整 性问题 。黑盒测试的测试用例大都是正常文件和数据的极限情况 , 度 的指标是代码覆盖率 。 白盒测试 的代码评审可以做到对代码 的高 而模糊测试往往使用畸形数据 。 通过将模糊测试 和 白盒测试进行混合 , 可 以弥补 白盒测试 不同对象 的模糊测试 , 针对不同的协议规则的特定模糊 测试 工 效覆 盖 , 也可 以提高模糊测试 的代码覆 具, 例如针对 We b 浏览器 的模糊测试工具 b a m b o o , 针对文本 处理的 中不能得到软件动态执行时 的漏洞 , 模糊测试工具 , 针对 文件格式 的模糊测试 F i l e F u z z 等 。以及 功能较 盖率 。 结束 语 为综合并实现分布式检测的模糊测试框架 P e a c h 。 本 文对 软件检测 中应用最广泛 的模糊测试进行 了阐述 , 重点在 模糊测试 分为以下几个 阶段 : 模糊测试能够说明 B u g 在程 序 中 的 3 . 1明确测试对象 。测试的第一步需要 明确被检测 的 目标是什 于模 糊 测 试 的原 理 和一 般 方 法 。 么, 通 过确定测试 目标 , 决定使用模糊测试 的工具和方法 。例 如 , 如 出现 , 并不能证 明不存在这样 的 b u g 。模糊测 试能够大量 的提高软 但是作为软件测试这项必须精益求精的技 果是检测 网络 , 则需确定是测试 网络协议 , 还是 网络软件 , 分别使用 件的安全程度和健壮性 。 术, 模糊测试仍需要很 多改进和创新 。 针 对 性 的测 试 工具 。 参 考文献 3 . 2明确输入参数 。随着模糊测试的不断发展 , 人们逐渐意识 1 1 吴志 勇, 王红川, 孙 乐昌等. F u z z i n g技 术综述 倡[ J ] . 计算机 应 用研 到软件可接受 的参数的种类 繁多 , 能否找到所有 的影 响软件执行 的 『
基于模糊测试的网络协议自动化漏洞挖掘工具设计与实现的开题报告
基于模糊测试的网络协议自动化漏洞挖掘工具设计与实现的开题报告一、课题背景网络安全一直是互联网发展过程中关注的重点,网络协议栈漏洞也是网络安全中一个重要的方面。
网络协议自动化漏洞挖掘工具是自动化挖掘协议栈漏洞的重要手段,其能够帮助安全研究人员快速发现网络协议的漏洞并进行修复。
现有的网络协议自动化漏洞挖掘工具大多是基于符号执行、模糊测试等技术进行漏洞挖掘,其中模糊测试是一种成本较低、易于实现的漏洞挖掘方法,具有广泛的应用价值。
二、课题意义随着互联网的发展,网络攻击日益增多,网络协议栈漏洞的挖掘和修复已经成为当前的重要课题。
网络协议自动化漏洞挖掘工具作为网络安全的辅助工具,能够帮助安全研究人员快速发现漏洞并进行修复,因此具有广泛的应用价值。
目前,国内外已有一些针对网络协议自动化漏洞挖掘工具的研究,例如AFL(American Fuzzy Lop)、Peach Fuzzer、Sulley等,但这些工具大多只考虑了网络协议的语法规则,没有考虑网络协议的语义规则和协议栈环境因素,因此存在一定的局限性。
本课题旨在基于现有的网络协议自动化漏洞挖掘技术,结合网络协议的语义规则和协议栈环境因素,设计和实现一种高效、准确、可靠的网络协议自动化漏洞挖掘工具。
三、研究内容本课题的主要研究内容包括以下方面:1. 基于模糊测试技术的网络协议自动化漏洞挖掘算法设计:设计一种能够针对网络协议进行模糊测试的自动化漏洞挖掘算法,该算法应该考虑网络协议的语法规则、语义规则和协议栈环境因素,以提高漏洞挖掘效率和准确率。
2. 实现网络协议自动化漏洞挖掘工具:基于设计的算法,实现一个高效、准确、可靠的网络协议自动化漏洞挖掘工具,该工具应该能够自动化地生成测试用例,并能够自动化地运行测试用例以发现潜在的网络协议漏洞。
3. 漏洞挖掘效果评估和对比:对设计的漏洞挖掘工具进行漏洞挖掘效果评估和对比实验,评估结果应该能够客观、全面地反映出漏洞挖掘工具的优点和局限性。
《2024年面向深度学习系统的模糊测试技术研究进展》范文
《面向深度学习系统的模糊测试技术研究进展》篇一一、引言深度学习是现代人工智能的重要基石,被广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。
然而,随着深度学习系统的日益普及,其安全问题也逐渐浮现。
由于深度学习系统的复杂性和独特性,传统的软件测试方法往往难以对其进行全面有效的测试。
因此,面向深度学习系统的模糊测试技术成为了研究的热点。
本文将就面向深度学习系统的模糊测试技术的相关研究进展进行综述。
二、模糊测试技术概述模糊测试(Fuzz Testing)是一种通过输入随机或伪随机数据来检测程序错误和安全漏洞的测试方法。
在深度学习系统中,模糊测试技术主要通过对模型进行输入数据的扰动,观察模型的输出和行为,从而发现模型可能存在的漏洞和错误。
三、面向深度学习系统的模糊测试技术研究进展1. 输入数据的生成与优化在模糊测试中,输入数据的生成与优化是关键。
针对深度学习系统,研究者们提出了多种生成输入数据的方法,如基于遗传算法的输入生成、基于粒子群优化的输入优化等。
这些方法能够生成更加复杂、多样化的输入数据,从而更好地检测出深度学习系统的潜在问题。
2. 模糊测试技术的改进传统的模糊测试技术主要针对的是二进制程序,对于深度学习系统而言,其模型结构和数据特性都与传统程序有所不同。
因此,研究者们对模糊测试技术进行了改进,如基于梯度的模糊测试、基于模型覆盖率的模糊测试等。
这些改进的模糊测试技术能够更好地适应深度学习系统的特性,提高测试的效率和准确性。
3. 针对特定模型的模糊测试针对不同类型的深度学习模型,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等,研究者们也开展了相应的模糊测试研究。
这些研究主要针对模型的特定结构和行为进行测试,以期发现更加深入的潜在问题。
四、研究挑战与未来方向虽然面向深度学习系统的模糊测试技术取得了一定的研究成果,但仍面临诸多挑战。
首先,如何生成更加复杂、多样化的输入数据仍是研究的难点。
其次,如何将传统的模糊测试技术与深度学习系统的特性相结合,提高测试的效率和准确性也是一个重要的问题。
《2024年面向深度学习系统的模糊测试技术研究进展》范文
《面向深度学习系统的模糊测试技术研究进展》篇一一、引言随着深度学习技术的飞速发展,其在众多领域如图像识别、语音识别、自然语言处理等取得了显著的成果。
然而,深度学习系统的安全性问题也日益凸显,成为当前研究的热点问题。
模糊测试技术作为一种有效的软件测试方法,被广泛应用于检测深度学习系统的安全性和鲁棒性。
本文将介绍面向深度学习系统的模糊测试技术研究进展。
二、模糊测试技术概述模糊测试技术是一种通过输入大量随机或半随机数据来检测软件系统是否存在缺陷和安全漏洞的测试方法。
在深度学习领域,模糊测试技术主要针对深度学习模型进行测试,通过生成随机或经过特定规则处理的数据作为输入,观察模型的输出是否符合预期,从而检测模型的鲁棒性和安全性。
三、面向深度学习系统的模糊测试技术研究进展1. 输入生成技术在模糊测试中,输入生成技术是关键的一环。
针对深度学习系统,研究人员提出了多种输入生成技术。
其中,基于遗传算法的输入生成技术是一种常用的方法。
该方法通过模拟生物进化过程,生成具有较强攻击性的输入数据,从而检测模型的鲁棒性。
此外,基于深度学习的输入生成技术也逐渐成为研究热点,通过训练生成对抗网络(GAN)等技术生成与真实数据相似的攻击样本。
2. 测试用例选择与优化在模糊测试过程中,测试用例的选择与优化对于提高测试效率和准确性具有重要意义。
研究人员提出了多种测试用例选择与优化方法。
例如,基于覆盖率导向的测试用例选择方法,通过分析模型的覆盖率来选择具有代表性的测试用例;以及基于梯度信息的测试用例优化方法,通过分析模型的梯度信息来优化测试用例的生成。
3. 攻击类型与检测方法针对深度学习系统的安全性和鲁棒性,研究人员提出了多种攻击类型和检测方法。
常见的攻击类型包括对抗样本攻击、模型提取攻击等。
针对这些攻击类型,研究人员提出了相应的检测方法,如基于模型解释性的检测方法、基于深度学习的防御方法等。
四、未来研究方向与展望随着深度学习技术的不断发展,面向深度学习系统的模糊测试技术也将不断完善和改进。
安全测试中的模糊测试技术
安全测试中的模糊测试技术在安全测试中,模糊测试技术是一种常用的方法,用于检测软件或系统中的潜在安全漏洞。
本文将介绍模糊测试技术的定义、原理和应用,并探讨其在安全测试中的重要性和挑战。
一、模糊测试技术的定义模糊测试(Fuzzing)是一种软件测试方法,通过向输入参数、文件格式、网络协议等系统输入部分或全部注入大量随机、异常或者非预期的数据,来模拟真实环境下的输入,以发现系统中的异常行为和潜在漏洞。
模糊测试技术可以自动化进行,并且可以覆盖大量的测试输入。
二、模糊测试技术的原理模糊测试技术的原理是基于黑盒测试的思想,即不了解被测试系统内部实现细节,只关注其对输入的处理结果。
通常,模糊测试技术通过以下步骤实施:1. 生成模糊测试数据:根据被测试系统的输入参数或协议规范,生成大量的随机、异常或者非预期的测试数据。
2. 注入测试数据并执行:将生成的测试数据注入到被测试系统中,并执行相应的操作。
3. 监控系统行为:监控系统在处理测试数据时的行为,包括崩溃、错误信息输出等。
4. 分析测试结果:对测试过程中发生的异常行为或崩溃进行分析,以确定是否存在安全漏洞。
三、模糊测试技术的应用模糊测试技术可以广泛应用于软件、操作系统、网络协议和硬件设备等方面的安全测试。
下面以软件安全测试为例进行展开。
1. 操作系统安全测试:模糊测试可以用于发现操作系统内核或驱动程序中的漏洞,如缓冲区溢出、空指针解引用等。
2. 网络协议安全测试:模糊测试可以用于测试网络协议的实现是否存在安全漏洞,如网络协议解析中的错误处理、缓冲区溢出等。
3. Web应用程序安全测试:模糊测试可以用于测试Web应用程序在处理用户输入时是否存在漏洞,如SQL注入、跨站脚本攻击等。
4. 移动应用程序安全测试:模糊测试可以用于发现移动应用程序中的安全漏洞,如不安全的接口调用、数据泄露等。
四、模糊测试技术的重要性在软件和系统开发过程中,安全性一直是至关重要的因素。
模糊测试技术可以在早期发现安全漏洞,减少被黑客利用的风险。
《2024年面向深度学习系统的模糊测试技术研究进展》范文
《面向深度学习系统的模糊测试技术研究进展》篇一摘要:本文针对面向深度学习系统的模糊测试技术,首先对背景和研究意义进行介绍,并从其原理及特点出发,阐述了该技术领域的当前进展与趋势。
同时,还结合实例和测试分析对不同技术的实施方法和实际效果进行详述。
最终对当前技术的发展情况做出总结与展望。
一、引言深度学习系统的普及使得人们对智能化、高度复杂应用的期待越发迫切,同时系统的可靠性问题也变得尤为重要。
然而,深度学习系统在面对各种攻击和异常输入时,其脆弱性逐渐暴露出来。
因此,面向深度学习系统的模糊测试技术成为了保障系统安全的重要手段。
本文旨在探讨这一技术的最新研究进展。
二、模糊测试技术原理及特点模糊测试是一种自动或半自动地输入随机或伪随机数据至被测系统的测试方法。
其主要目的是寻找系统中潜在的错误和漏洞。
面向深度学习系统的模糊测试技术则将模糊测试方法与深度学习系统特性相结合,具有以下特点:1. 自动化程度高:模糊测试技术可以自动生成大量测试数据,无需人工编写测试用例。
2. 针对性强:针对深度学习系统的特性,可以设计出更有效的测试策略。
3. 发现漏洞能力强:通过大量数据的输入,能够发现深度学习系统中的潜在漏洞和错误。
三、面向深度学习系统的模糊测试技术研究进展近年来,面向深度学习系统的模糊测试技术得到了广泛的研究和应用。
以下是当前研究的主要方向和进展:1. 基于遗传算法的模糊测试技术:遗传算法是一种模拟自然进化过程的搜索算法,可以用于生成具有针对性的测试数据。
研究者们将遗传算法与模糊测试技术相结合,以提高测试效率和效果。
2. 基于梯度信息的模糊测试技术:深度学习模型中存在梯度信息,这为基于梯度的模糊测试提供了可能。
该技术利用梯度信息指导数据的生成和变异,能够更有效地触发模型中的错误。
3. 结合错误识别的模糊测试技术:为了进一步提高模糊测试的效率,研究者们还结合了错误识别的技术。
通过分析模型的输出和预期结果之间的差异,可以快速定位并修复潜在错误。
定向模糊测试技术综述
定向模糊测试技术综述作者:张云菲张月明沈小茜孙宇帆来源:《电脑知识与技术》2023年第31期摘要:模糊测试技术是一种应用模糊过程来验证待测程序(PUT)是否违反正确性策略的测试技术,被广泛应用于自动化漏洞挖掘。
然而,模糊测试技术在生成测试用例的过程中,由于搜索空间过大,因此存在着较大的随机性和盲目性,无法有效率地找到潜在的漏洞。
定向模糊测试技术通过定位到目标位置,提高了模糊测试的效率,被广泛应用于缺陷复现、补丁检验和静态分析验证。
通过调研大量文献,分析了定向模糊测试的特征以及常见的模型,总结了多篇论文中定向模糊测试在目标识别、适应度、模糊优化方面使用的度量指标,阐述了当今定向模糊测试的几种应用场景,并在最后探究了若干未来可能的发展方向。
关键词:定向模糊测试;种子选择;调度方式;缺陷复现中图分类号:TP311.5 文献标识码:A文章编号:1009-3044(2023)31-0074-05开放科学(资源服务)标识码(OSID)0 引言1)应用背景安全测试是现代软件最有效的漏洞检测技术之一。
在安全测试技术中,模糊测试被认为是最有效且可扩展的,它为PUT提供各种输入,并监控异常行为,例如堆栈或缓冲区溢出、无效读/写、断言故障或内存泄漏。
自提出以来,模糊测试越来越受行业和学术界欢迎,并演变为适用于不同测试场景的不同类型的模糊器。
2)模糊测试的方法、特点、不足之处根据模糊测试对PUT内部结构的认识,模糊器可以分为黑盒、白盒或灰盒。
以灰盒为例,灰盒模糊器基于来自PUT执行的反馈信息,使用进化算法来生成新的输入和探索路径。
一般来说,模糊器的目标是在有限的时间内覆盖尽可能多的程序状态。
这是因为从直觉上来说,代码覆盖率与bug覆盖率密切相关,代码覆盖率高的模糊器可以发现更多的bug。
然而,存在几种测试场景,其中只涉及部分需要进行充分测试的程序状态。
例如,如果MJS(嵌入式设备的JavaScript引擎)在MSP432 ARM平台上发现了漏洞,则在其他平台的相应代码中可能会出现类似的漏洞。
安全漏洞评估中的模糊测试技术与实战经验分享(九)
安全漏洞评估中的模糊测试技术与实战经验分享在当前信息时代,网络安全问题日益引起人们的关注。
为了使软件系统更加安全可靠,安全漏洞评估成为了必不可少的工作。
而模糊测试技术作为一种重要的评估手段,在安全领域得到了广泛应用。
本文将分享一些模糊测试技术的实战经验,希望能对相关从业者有所帮助。
一、模糊测试技术简介模糊测试技术,又称为Fuzzing,是一种通过向输入数据中注入随机或半随机的数据以测试目标系统的健壮性和稳定性的方法。
它的原理是通过不断向系统输入发送各种不合法或异常情况的数据,观察系统对这些数据的处理过程中是否出现异常行为,从而找到系统中存在的安全漏洞。
二、模糊测试技术的分类1. 纯随机模糊测试纯随机模糊测试是最基础的模糊测试方法,它通过向输入数据中注入完全随机的数据,测试系统对这些数据的处理情况。
由于完全随机的数据注入,并不能很好地模拟真实的攻击场景,因此纯随机模糊测试的效果较差,很难发现系统中的安全漏洞。
2. 语法模糊测试语法模糊测试是一种相对高级的模糊测试方法,它能够生成语法符合要求的输入数据。
通过定义目标系统接受输入的语法规则,语法模糊测试根据这些规则生成符合要求的输入数据,并测试目标系统对这些数据的处理情况。
与纯随机模糊测试相比,语法模糊测试能更好地模拟真实的攻击场景,发现更多的安全漏洞。
3. 特定协议模糊测试特定协议模糊测试是在特定的协议或通信标准下进行的模糊测试。
它根据目标系统的协议规范,构造符合协议规范的输入数据,并对目标系统进行测试。
特定协议模糊测试能够发现在特定协议实现中存在的安全漏洞,具有很高的实用价值。
三、模糊测试技术的实战经验分享1. 指定目标在进行模糊测试之前,需要明确测试的目标。
可以选择一个特定的系统组件,或者是整个软件系统。
同时,需确定测试的重点,以便更好地集中资源和精力。
2. 构造测试用例在实施模糊测试时,需要构造各种类型的测试用例。
通过分析目标系统的功能和特点,以及协议规范等信息,构造各类异常数据和不合法数据,并将这些数据注入到目标系统中。
软件测试中的模糊测试方法
软件测试中的模糊测试方法在软件开发过程中,测试是不可或缺的环节。
而在测试中,模糊测试是一种被广泛应用的方法。
模糊测试通过输入各种随机的、异常的或无效的数据来评估软件系统的鲁棒性和稳定性。
本文将介绍模糊测试的定义、原理及方法,并探讨其在软件测试中的应用。
一、模糊测试的定义和原理模糊测试,又称为Fuzz测试、黑盒测试,是一种通过随机生成输入来评估软件系统的方法。
其原理是向被测试的软件系统输入非预期的、无效的或异常的数据,观察系统的反应并分析结果。
模糊测试基于以下两个假设:第一,软件系统的边界条件和异常情况处理可能存在问题;第二,攻击者可能利用这些问题来发动恶意攻击。
模糊测试的基本原理是构造输入数据,包括正常数据、异常数据和边界数据,并通过随机变异这些输入数据,以便尽可能地覆盖软件系统的各种情况。
通常,模糊测试通过以下几个步骤来实现:1. 构造种子输入: 首先,选择一组合适的种子输入,这些输入应该代表软件系统可能接收的各种输入。
例如,对于图像处理软件,可以选择不同类型和分辨率的图像作为种子输入。
2. 变异输入数据: 通过对种子输入进行变异生成多个测试用例。
变异方法可以包括随机更改字符、添加或删除数据、对输入进行格式化等。
3. 输入数据注入和执行: 将变异后的输入数据注入到被测试的软件系统中,并执行相应的操作,观察系统的反应和输出结果。
4. 异常与错误处理: 分析软件系统对模糊输入的处理情况。
观察系统是否崩溃、产生异常或者输出错误结果。
二、模糊测试方法在实际应用中,模糊测试有许多方法和技术。
下面介绍几种常见的模糊测试方法:1. 随机模糊测试(Random Fuzzing): 这是最简单和最基础的模糊测试方法。
它通过对输入数据进行随机变异来生成测试用例。
然后将变异后的输入数据注入到被测试的软件系统中,观察系统的反应和输出结果。
2. 边界值模糊测试(Boundary Value Fuzzing): 边界值模糊测试是一种将输入数据限制在边界情况的模糊测试方法。
基于强化学习算法的神经网络模糊测试技术优化研究
计算机测量与控制!"#"$!%"!%"!!"#$%&'()'*+%('#',&-!",&(".!!#&%&!#收稿日期 "#"%&&#'$!修回日期 "#"%&"&&%作者简介 张宇豪!&))*"&男&硕士研究生%引用格式 张宇豪&关!昕!基于强化学习算法的神经网络模糊测试技术优化研究'+(!计算机测量与控制&"#"$&%"!%")&%&&%'!文章编号 &,'&$()* "#"$ #%#&%&#'!-./ &#!&,(", 0!1234!&&5$'," 67!"#"$!#%!#"#!中图分类号 89%)&!!文献标识码 :基于强化学习算法的神经网络模糊测试技术优化研究张宇豪 关!昕!华北计算技术研究所&北京!&###*%"摘要 现有神经网络模糊测试技术在测试样本生成阶段通常对初始样本进行随机变异&导致生成样本质量不高&从而测试覆盖率不高$针对以上问题&提出一种基于强化学习算法的神经网络模糊测试技术&将模糊测试过程建模为马尔可夫决策过程&在该模型中&测试样本被看作环境状态&不同的变异方法被看作可供选择的动作空间&神经元覆盖率被看作奖励反馈&使用强化学习算法来学习最优的变异策略&指导生成最优测试样本&使其能够获得最高的神经元覆盖率$通过与现有的主流神经网络模糊测试方法的对比实验表明&基于强化学习算法的神经网络模糊测试技术&可以提升在不同粒度下的神经元覆盖%关键词 模糊测试$神经网络$强化学习$马尔科夫决策过程$奖励函数3'+'*(<:",S'%(*.S'&>"(TR%X X0O'+&5,7)'&:"8P*+'8",3'5,1"(<'#',&2'*(,5,79.7"(5&:#F:D E c G@H J&E>:D K42!D J N6@T@42H/2L646G6A J MT J O7G642B8A1@2J I J B P&Z A4042B!&###*%&T@42H"9;+&(*<&)`Y4L642B2A G N H I2A6V J N3M G U U P6A L642B6A1@24X G A L G L G H I I P H R J76N H2R J O O G6H64J2L6J42464H I L H O7I A L R G N42B6@A6A L6L H O5 7I A B A2A N H64J27@H L A&N A L G I642B426@A I J V X G H I46P J M B A2A N H6A RL H O7I A L H2R6A L642B1J S A N H B A!8JH R R N A L L6@A L A4L L G A L&H2A G N H I2A65 V J N3M G U U P6A L642B6A1@24X G A W H L A R J2N A42M J N1A O A26I A H N242B H I B J N46@O4L7N J7J L A R!8H342B6@A M G U U P6A L642B7N J1A L L H L H=H N3J S R A5 14L4J27N J1A L L&6A L642B L H O7I A L H N A N A B H N R A R H L A2S4N J2O A26H I L6H6A L426@AO J R A I&R4M M A N A26O G6H64J2O A6@J R L H L L A I A16A R H164J2L7H1A& H2R2A G N J21J S A N H B A L A N S A L H L H N A V H N R M A A R W H13&N A42M J N1A O A26I A H N242B H I B J N46@O L H N A G L A R6J I A H N2J764O H IO G6H64J2L6N H6A B P&B G4R5 42B6@A B A2A N H64J2J MJ764O H I6A L6L H O7I A L6JH1@4A S A6@A@4B@A L62A G N J21J S A N H B A!T J O7H N A RV46@6@AA Y7A N4O A26L M J NO H42L6N A H O 2A G N H I2A6V J N3M G U U P6A L642B O A6@J R L&6@A N A L G I6L L@J V6@H66@A2A G N H I2A6V J N3M G U U6A L642B6A1@24X G A W H L A R J2N A42M J N1A O A26I A H N242BH I B J N46@O1H24O7N J S A6@A2A G N J21J S A N H B A J M R4M M A N A26B N H2G I H N464A L!='0>"(8+)M G U U P6A L6$2A G N H I2A6V J N3$N A42M J N1A O A26I A H N242B$=H N3J SR A14L4J27N J1A L L$N A V H N R M G2164J2!引言深度神经网络在图像处理'&(*语音识别'"(*自然语言处理'%(*医疗诊断'$(等领域取得了巨大成功%但其也存在一些安全隐患&在安全性要求高的系统中&神经网络的微小错误可能造成严重后果&因此对其进行测试显得尤为重要%神经网络是由数据驱动&大多数传统的软件测试方法不适用于神经网络测试&需要根据神经网络特性研究新的测试方法%目前针对神经网络测试的研究已经取得一定进展&相关学者提出了面向神经网络的覆盖准则以及对应的测试方法%这些方法通过最大化神经元覆盖率&找到最佳测试样本&进而发现神经网络的错误行为%文献'((提出了一个面向深度学习系统的白盒测试框架-A A7K7I J N A%文献',(提出了第一个差异模糊测试框架-<[G U U&通过最大化神经元覆盖率&并生成对抗性样本&发现神经网络中的异常行为%文献''(提出了第一个用于神经网络的模糊测试框架8A2L J N[G U U&可以发现模型中的数值型错误%文献'*(提出了基于覆盖的模糊测试框架-A A7F G265A N&用于检测神经网络的缺陷%覆盖度量指标是用于衡量测试充分性的准则%传统软件测试在代码级别')(和模型级别'&#(分别定义了许多覆盖度量指标%而神经网络的特殊结构导致传统覆盖指标无法应用于神经网络测试中'&&(&如语句覆盖在测试中可以很容易达到&##i%根据神经网络的内部逻辑&文献'((首次提出了神经元覆盖作为覆盖指标&它指的是神经网络中激活神经元的比例%文献'&"(借鉴=T+-T标准的思想提出了基于符号变化*值变化的覆盖指标%文献'&%(在神经元覆盖的基础上提出了一组多粒度覆盖指标%文献''(使用神经元的激活值构成的激活向量作为覆盖指标%这些指标从不同角度反应了神经!投稿网址 V V V!0L01I P3U!1J O!!计算机测量与控制!第%"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""卷#&%"!#网络的内部状态%由于模糊测试具有自动化程度高&不依赖程序源码等特点&模糊测试是目前测试神经网络的重要方法之一%但是在现有神经网络模糊测试方法中&对测试样本进行变异往往采用随机变异策略&导致生成的测试样本质量不高&很难实现高覆盖率%针对这一问题&本文使用强化学习指导变异策略选择过程&通过设计合理的奖励规则&使得模糊器在进行样本变异时&向神经元覆盖率最大化的方向进行&找到覆盖率更高的变异策略%并以此设计了一种面向神经网络系统的模糊测试方法%@!理论基础@B @!基于覆盖的模糊测试模糊测试是软件测试中最常用的方法之一%其核心思想是通过生成随机*不合法的测试用例&在有限的时间内尽可能多地覆盖目标程序的代码路径或执行路径&发现程序中的潜在漏洞%典型的模糊测试过程如图&所示&从种子库中根据优先级选择一个种子输入&通过变异选择器选择变异策略&由变异器执行变异生成变异样本%在此之后&使用变异样本运行待测试程序%如果变异样本产生新覆盖则将变异样本保存在最佳测试样本池中%同时&它还可以跟踪执行的细节&例如执行路径和异常报告%图&!基于覆盖的模糊测试过程目前&模糊测试技术在人工智能领域得到了广泛研究%通过对模糊测试'&((进行适应性改造&可以将其应用于神经网络测试中&将目标传统程序映射为神经网络*模糊测试的种子映射神经网络的输入*覆盖反馈映射为神经元覆盖%但目前面向神经网络的模糊测试方法仍然不够完善&制定合适的覆盖标准和有效的变异策略仍是当前研究重点%@B A !强化学习强化学习'&,(是一种机器学习方法&旨在让智能体与环境进行交互&从中学习如何采取动作来最大化奖励%强化学习的基本架构如图"所示&由智能体*环境*动作*奖励组成&其基本思想是&智能体从环境中感知状态&然后采取动作来影响环境&并从环境中获得奖励或惩罚%在不断与环境交互的过程中&智能体通过学习来改善自己的决策策略&从而使它能够更好地完成任务%强化学习技术在很多领域被广泛应用&如自动驾驶'&'(*多智能体系统'&*(*医疗保健'&)(*游戏'"#(等%图"!强化学习基本架构马尔可夫决策过程是描述强化学习问题的数学框架&其为将模糊测试形式化为强化学习问题提供了基础%马尔可夫性质是指在一个随机过程中&未来的状态只依赖于当前状态&而不受过去状态的影响%在该过程中&智能体能够基于此刻的状态来选择一个动作执行&并接收来自环境的反馈&如奖励和执行动作后的下一个时刻的状态%智能体的主要目标是寻找一种最优策略&以最大化未来的期望回报&即智能体希望通过选择最佳的动作序列来实现长期的最大累积奖励%A !基于强化学习的神经网络模糊测试技术建模A B @!问题建模在模糊测试中&每一次生成新样本的过程就相当于一次与环境的交互&这个过程可以看做是一个在有限状态和动作空间中的序列决策问题%通过将该过程形式化为强化学习问题&使得智能体能够不断学习并优化它的变异选择策略%经过不断地试错和更新&智能体可以逐步学习到一个最优变异策略&指导生成更高质量的新样本%将强化学习过程形式化为一个有限马尔可夫决策过程&如公式!&")E A ;"!9&0&;&1"!&"!!其中)9表示一个有限状态集*0表示一个有限动作集*;表示智能体在状态Y !下执行动作L !后转移到Y !g &的转移概率函数*1表示在状态Y !下采取行动L !的奖励%策略>是一个当前状态Y !要选择的动作L !的映射函数%在执行动作后&状态变为Y !g &&并反馈相应的奖励J !g &%强化学习的目标就是最大化累积奖励1%在强化学习问题中&状态*动作和奖励是%个关键的元素%将强化学习算法应用于神经网络模糊测试中&需要将传统的模糊测试过程抽象建模为强化学习算法可解的问题&即从中抽取动作*状态和奖励%个元素'"&(%以下主要介绍如何定于动作*状态和奖励%个元素%"_&_&!环境状态在强化学习中&状态表示智能体可以获得的当前环境的有效特征&智能体依据当前环境状态来智能地选择下一步的动作&以达到特定的目标%而在模糊测试中&变异器以一种策略对不同的测试样本进行变异&从而生成具有高质量的新样本%所以在模糊测试中&环境状态应该定义为!投稿网址 V V V!0L 01I P3U !1J O第%期张宇豪&等)""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""基于强化学习算法的神经网络模糊测试技术优化研究#&%%!#测试样本&初始测试样本做为初始环境状态Y !&在选择一个变异动作L 后&生成的变异样本为新的环境状态Y !g &%具体以测试样本图像的矩阵形式来表示对应状态Y %"_&_"!变异动作模糊测试的一个核心步骤就是对样本进行变异&生成能覆盖更多路径的新样本%对应到强化学习中&智能体选择的动作为变异操作&强化学习模型根据当前环境和策略选择合适的动作%因此动作空间由变异操作组成%通过对常用图像变异方法进行总结&选择如表&所示的*种方法作为变异动作空间0&这些变异方法在计算机视觉领域应用广泛&与此同时也可以使图像语义损失最小化'""(%表&!变异动作空间变异类型具体描述像素变换图像对比度变换图像亮度变换图像噪声变换图像模糊变换仿射变换图像平移变换图像缩放变换图像旋转变换图像反射变换需要强调的是&每次变异需要确保生成的变异样本语义不发生改变&一旦变异样本语义发生改变&即使产生了新覆盖&也没有任何意义%为了确保变异生成的样本不会偏离初始样本的语义&每个样本的变异动作只选取一次仿射变换&同时使用公式!""约束像素变换%这种方法起到限制修改像素的数量和修改像素的绝对值的作用%如果修改的像素数量非常少&则变化程度可以很高$如果修改的像素数量非常多&则对应的变化程度应该更低'*(%,!Y &Y W ""O k !Y &Y W ""((&O #!Y &Y W "'%B Y *'-!Y "O k !Y &Y W "&B "((&1J 6@A N V 4L A!""!!该式由O #距离和O k 距离组成&O #表示被修改的像素数量&O k 表示像素修改的最大值%其中Y 和Y W 分别表示原始输入和变异输入&%和&分别表示修改像素数量的比例和限制像素修改值比例&Y *'-!Y"表示图像*的像素数%如果被修改像素的数量非常少&则假设它语义不发生改变&O k 的值不受限制%如果被修改的像素数量非常大&则限制最大改变值为&h "((%"_&_%!奖励反馈奖励反馈是指智能体在环境中采取特定行动后所获得的反馈信号%正面奖励信号通常表示智能体采取的行动是增益行为&而负面奖励信号表示行为有害%这些奖励反馈可以直接指导智能体选择行动&以此最大化未来奖励&进而帮助智能体采取最佳的行动策略%在传统的模糊测试中&通常将是否触发异常的程序状态来衡量测试的好坏%但触发异常状态往往需要大量时间&难以及时调整变异策略%为了解决该问题&可以用覆盖率指标衡量测试的好坏%通常具备高覆盖率的样本可以充分探索神经网络的网络空间&进而有更高的概率触发神经网络的异常行为%在神经网络模糊测试中&将测试样本输入目标网络并获取神经元覆盖率反馈&若覆盖率增加&则认为当前样本质量较高&强化学习算法根据覆盖率增益来更新变异策略%神经元覆盖率的增益作为强化学习的奖励反馈1计算方法&如公式!%"所示)1"!44R N J J ->!#447J -:*K N Y "!44!L J Z -!#447J -:*K N Y "!%"!!其中)44RN J J ->!表示当前样本的覆盖率&447J -:*^K N Y 表示先前样本的覆盖率&44!L J Z-!表示目标覆盖率&通常设为&%如果当前样本覆盖率相比之前有所增加&则认为该变异策略是有效的%A B A !F C `S 深度强化学习模型本文使用-%Q D !-G A I 42B -J G W I A-A A 7Q DA 6V J N 3"强化学习算法来求解问题%它通过借鉴-J G W I A-Q D '"%(和-G 5A I 42B -Q D '"((两种算法的优点&在-Q D !-A A 7Q5D A 6V J N 3"算法的基础上进行改进%它使用-J G W I A-Q D 算法的损失函数&减少过高估计的风险&提高学习的稳定性$使用-G A I 542B -Q D 算法的网络结构&加速收敛%其余流程和-Q D 算法一致%-%Q D 算法在解决本文定义的连续状态*离散动作的问题时&可以发挥更好的作用%-%Q D 算法是一种将深度学习和Q 学习算法相结合的强化学习方法%它使用深度神经网络拟合动作价值函数\!Y &%$:"&从而输出当前状态下每个动作对应的\值%随后使用)5B N A A R 策略&在动作选择时&可以以概率)选择一个随机动作&或者以&^)的概率选择当前价值网络计算的最大\值对应的动作&如公式!$"所示%在训练初期&往往将)设置为较大的值&使智能体尽可能多的进行探索&避免陷入局部最优解%随着训练的进行&该算法会逐渐降低)的值&如从&逐渐减小至#&这表示当前预测结果的可靠性大大提升%随着这个过程不断进行&预测结果会逐渐收敛&形成一个最优策略%%!"%&)H N BG L )\!Y &%$:"&)!$"!!同时在智能体与环境的交互过程中会产生一系列经验序列!Y &%&J &Y W "&将其保存在经验回放池中作为训练样本&每次训练时从经验回放池中随机抽取小批量的数据进行计算%经验回放机制通过随机抽样历史经验数据&避免使用关联数据直接进行训练&降低了训练样本的相关性&提高了结果的可靠性%-%Q D 对损失函数进行了改进%在-Q D 算法中对经验回放池进行随机采样&通过损失函数O !:"的最小化来更新参数:&从而逐步逼近最优的动作价值函数%O !:"如式!,"所示&而-Q D 算法往往选取最大动作价值来近似&这会导致过高估计问题%I "<'J $'O H Y %W \W !Y W &%W $:W "(!("!投稿网址 V V V!0L 01I P3U !1J O!!计算机测量与控制!第%"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""卷#&%$!#O !:""<'!I #\!Y &%&:"""(!,"!!为了解决-Q D 算法的过高估计问题%-%Q D 使用两个独立的Q 网络)一个价值网络和一个目标网络%目标网络用于输出能够获得最大Q 值的动作&而价值网络用于评估这个动作的Q 值&生成目标值I W &其公式见式!'"%这种分离使得更新过程更加稳定&降低了过高估计的风险%I W "<'J $'\!Y W &H N B O H Y %W \W !Y W &%W $:W "$:"(!'"!!-%Q D 算法还对网络结构进行优化&提高了动作价值函数\!Y &%$:"的准确性%其网络结构如图%所示%相比于传统结构&在该网络结构中&隐藏层后多了一个新的结构%即状态经隐藏层处理后分解为两个分支%一个用于学习状态值函数5!Y "&另一个用于学习优势函数08Y !Y&%"&如式!*"所示%最后将状态值函数5!Y "和优势函数0!Y &%"使用式!)"进行组合以计算Q 值%其中5!Y "用来估计在状态Y 下采取任意行动的期望回报%0!Y &%"用来估计采取动作%相对于其他可能动作的优势%正优势函数的动作通常对应更可靠和稳定的决策&选择这样的动作有望在大多数情况下获得正奖励反馈%提高决策的稳定性&并加速训练收敛过程%08:!Y &%""0!Y &%"#&=&%W <00!Y &%W "!*"\!Y &%""5!Y "$08:!Y &%"!)"图%!强化学习算法的网络结构C !基于强化学习的神经网络模糊测试框架C B @!总体框架本文提出的面向神经网络的模糊测试方法的总体框架如图$所示&分为模糊测试模块和强化学习模块%其中模糊测试模块由初始测试样本种子库&种子优先级选择&变异选择器&覆盖分析器组成%在测试过程中&根据种子优先级选择从初始测试样本种子库选择合适的样本&其次变异选择器根据强化学习的训练策略对种子进行变异&生成变异样本%将变异样本输入神经网络&统计每一层神经元的输出值来计算覆盖率&若覆盖率提高&则将该样本扩充到最佳测试用例集中%该样本可以再次被选中进行变异&不断重复该过程直到满足结束条件%在过程中最关键的组件是变异选择器&通过强化学习算法训练的最佳变异策略&变异选择器可以生成高质量的变异样本&为整个测试提供支撑%C B A !模糊测试模块%_"_&!种子优先级选择模糊测试需要从初始样本种子库中迭代地选择种子&图$!整体框架用于生成后续的测试样本%如何选择种子直接影响了后续样本变异的效率%本文根据种子被选择的次数设置种子的选择概率&被选择的次数越少对应概率越高&同时当种子被选择的次数达到一定数量后&该种子的选择概率将被设置成一个较小值%该策略的基本思想是优先选择较少被选择的种子%新生成的变异种子由于获得了更高的覆盖率&被视为高质量种子&因此具有更高的选择概率%同时&当某个种子被选择的次数达到一定数量后&该种子的选择概率会变为一个固定的小概率值&防止某些种子在测试过程中反复被选中&从而浪费资源%%_"_"!变异选择器变异选择器根据强化学习的最优策略对样本进行变异%本文采用的变异方法分别是像素变换和仿射变换%其中像素变换包括对比度变换*亮度变换*噪声变换*模糊变换%仿射变换包括平移变换*缩放变换*旋转变换*反射变换%变异选择器根据最优变异策略可以组合这些变异方法&实现不同级别的变异&以产生更多样化的测试样本%相较于传统的变异选择器的随机变异策略&该变异选择器加入了强化学习方法&利用神经元覆盖率的增加作为反馈信息&得到最佳变异策略%不同于传统模糊器的盲目性和随机性%通过强化学习算法指导变异选择器可以更好地选择种子变异方法&使变异后的种子能最大程度地增加覆盖率或引发更多的行为错误%%_"_%!覆盖分析器在模糊测试中&覆盖分析器是用来分析程序执行过程中的覆盖情况%通过分析覆盖信息&可以评估测试用例的有效性和发现潜在问题的能力&有助于确定测试是否足够全面和有效%覆盖分析器的结果可以用于指导进一步的测试样本变异策略&以增加覆盖率%一种没有任何覆盖引导的模糊器会盲目地对种子进行变异操作&不知道生成的测试输入是否可用%这样的模糊器经常会保留那些不带来新!投稿网址 V V V!0L 01I P3U !1J O第%期张宇豪&等)""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""基于强化学习算法的神经网络模糊测试技术优化研究#&%(!#的有用信息的种子&显著降低了模糊测试的有效性%本文选择了$种不同的准则作为不同的反馈%这些准则可以有效表示神经网络的内部状态%&"神经元覆盖!D T ")神经元覆盖'((度量神经网络中激活神经元的比例%神经元覆盖将神经元的状态分成激活和非激活两部分%给定一个输入&如果它的输出值高于预设的阈值&神经元就会被激活%如公式!&#"所示)=4K :!%&?""U 1>U F )<%&K N !!>&)"(!2U U =U!&#"!!""^多段神经元覆盖!^=D T ")^多段神经元覆盖'&%(度量神经网络中一组神经元覆盖其上下界范围的程度%给定一个神经元>和输出的上下界&将上下界划分为个部分%如果神经元输出在某一段&则认为该段被覆盖%如公式!&&"所示)6E=4K :!%&?""&><=U 19>*U M )<%)?!)&>"<9>*2B U =U!&&"!!%"神经元边界覆盖!D Z T ")神经元边界覆盖'&%(度量神经元主功能范围之外的边缘区域被覆盖的程度%给定一个输入)&若?!)&>"值超过上下边界&则表明边缘区域被覆盖%其上下边界公式为)/77-J 4K J >-J =-N J K >"1><=U M )<%)?!)&>"<!X *Z X >&$k "2!&""O K F -J 4K J >-J =-N J K >"1><=U M (<%)?!)&>"<!#k &P K F >"2!&%"!!神经元边界覆盖公式为)=34K :!%""U /77-J 4K J >-J =-N J K >U $U O K F -J 4K J >-J =-N J K >U "B U =U!&$"!!$"强神经元覆盖!;D :T ")强神经元覆盖'&%(度量神经元的上界边角区域的覆盖程度%9=04K :!%""U /77-J 4K J >-J =-N J K >U U =U!&("C B C !强化学习模块强化学习模块基于-%Q D 算法进行训练学习最佳变异策略&指导变异测试样本生成%该模块根据输入样本选择变异操作&生成新样本传入神经网络&利用奖励反馈更新变异策略&该过程如图(所示%首先把神经网络*初始样本池作为输入&随机初始化价值网络的参数:和目标网络的参数:a :W &并根据参数初始化两个网络%在一个新回合中&从初始样本池中随机选取一个样本作为初始环境状态Y &根据价值网络选择变异动作%&基于变异动作%对样本进行变异生成新样本并将其输入到神经网络中执行%在执行完毕后&返回覆盖率奖励J 并得到新的环境状态Y W &同时将该四元组!Y &%&J &Y W "存储到经验重放池A 中%在进行训练时&从经验重放池中随机图(!强化学习算法训练流程采样得到=个四元组数据!Y &%&J &Y W "&使用目标网络计算损失函数O !:W "&通过最小化O !:W "更新参数:W %通过梯度下降更新价值网络参数&每隔一定步数将目标网络的参数更新为目前价值网络的参数值%一个回合的终止条件是&当生成样本出现识别错误或不满足式!""函数关系时&则停止学习&通过不断学习最终得到一种最优策略&它能够智能地选择变异动作以最大化奖励%D !实验与结果D B @!数据集和模型本文选择了两个流行的公开数据集=/D ;8'",(和T /5[:\5&#'"'(作为实验数据集%=D /;8是一个用于手写数字图像识别的数据集&其中,万张图像作为训练集&&万张图像作为测试集&分为&#类!即从#到)的手写数字"%每个=D /;8图像是一个尺寸为"*h "*h &的单通道图像%T /[:\5&#是一个用于图像分类的图像集合&其中(万张图像作为训练集&&万张图像作为测试集&分为&#个不同类别%每个T /[:\5&#图像是一个尺寸为%"h %"h %的三通道彩色\E Z 图像%由于T /[:\5&#数据集更大*复杂性更高&T /[:\5&#的分类任务通常比=D /;8的分类任务更难%本文将分别采用<A D A 6&*<A D A 6$*<A D A 6(在=D /;8数据集上进行手写数字分类任务&采用]E E &,在T /[:\5&#上进行图像分类任务%神经网络模型的具体参数如表"所示%D B A !评价指标本实验从等价类原则出发&选取如表%所示的$种不同粒度的神经元覆盖度量指标%分别是神经元覆盖!D T "*35!投稿网址 V V V!0L 01I P3U !1J O。
安全漏洞评估中的模糊测试技术与实战经验分享(七)
安全漏洞评估中的模糊测试技术与实战经验分享一、引言信息安全日益受到重视,网络攻击也随之增多,使企业和个人面临着越来越多的安全威胁。
在安全漏洞评估中,模糊测试技术是一种常用且有效的手段。
本文将介绍模糊测试的基本原理和相关技术,并分享在实际漏洞评估项目中的一些经验。
二、模糊测试的基本原理模糊测试(Fuzzing)是一种自动化测试技术,通过输入异常、随机或者变异的数据来测试系统是否存在漏洞。
其基本原理是将各种非法或特殊的输入作为测试用例,观察程序对这些输入的反应,从中发现可能的漏洞。
三、模糊测试的技术手段1. 边界值测试:通过输入接近上下限的值来测试系统是否对边界条件有正确的处理。
例如,可以测试一个输入字段对于超过最大长度或小于最小长度的数据是否能正确拒绝。
2. 变异测试:对已有的有效数据进行修改或变异,以测试系统对于异常情况的处理能力。
例如,可以随机修改一个已有的文件,观察系统是否崩溃或出现异常。
3. 随机测试:随机生成测试用例,以覆盖系统的各种可能情况。
例如,可以随机生成各种长度的字符串作为输入,观察系统是否正常处理。
四、模糊测试的实施步骤1. 识别测试目标:确定需要测试的软件或系统。
2. 收集测试数据:收集有效数据和异常数据,构建测试用例集。
3. 编写测试程序:编写自动化脚本或程序,用于自动化执行模糊测试。
4. 执行测试:运行模糊测试程序,将测试用例输入到目标系统中。
观察系统对于这些测试用例的反应。
5. 分析结果:对测试结果进行分析,发现可能的漏洞。
6. 报告漏洞:将发现的漏洞进行整理并报告给系统开发者或相关负责人。
五、模糊测试的注意事项1. 测试用例的选择要有针对性:根据目标系统的特点,选择恰当的测试用例。
不能盲目地生成大量的测试用例,这可能会导致测试效果不理想。
2. 关注程序的异常处理能力:在模糊测试中,需要关注系统对于异常输入的处理能力。
如果系统对异常输入没有正确的处理,可能会导致漏洞的产生。
模糊测试技术综述
(4)分析结果:对目标程序的输出和行为进行分析,发现异常情况,如崩 溃、死循环、错误输出等。
3、模糊测试技术的分类和应用 场景
模糊测试技术可以根据不同的分类标准分为不同的类型,如根据输入数据的 生成方式可以分为随机测试和伪随机测试,根据目标程序的类型可以分为Web应 用测试、操作系统测试、数据库测试等。在实际应用中,模糊测试技术主要应用 于以下几个场景:
模糊测试技术综述
01 摘要
03 主体部分 05 参考内容
目录
02 引言 04 结论
摘要
模糊测试技术是一种通过生成随机或伪随机数据来检测程序错误和安全漏洞 的测试方法。本次演示将介绍模糊测试技术的概念、研究现状、实现方法、分类、 应用场景、优缺点及改进方向等方面。关键词:模糊测试,程序错误,安全漏洞, 随机数据,伪随机数据。
引言
在软件和系统开发过程中,测试是保障其质量和安全的关键环节。模糊测试 作为一种自动或半自动的测试方法,旨在发现程序中的错误和安全漏洞。模糊测 试技术通过生成随机或伪随机数据作为输入,检测程序在异常输入下的行为和反 应,从而发现可能被正常测试所忽略的问题。本次演示将详细介绍模糊测试技术 的相关内容,帮助读者更好地理解和应用这一技术。
主体部分
1、模糊测试技术的历史和发展 过程
模糊测试技术最早可以追溯到1970年代,当时主要是用于发现操作系统中的 漏洞。随着计算机技术的发展,模糊测试技术在各个领域得到了广泛应用。目前, 模糊测试技术已经成为软件和系统安全测试的重要手段之一,并且不断有新的技 术和工具涌现。
2、模糊测试技术的原理和实现 方法
2、模糊测试的鲁棒性和适应性研究:现有的模糊测试方法仍然存在一些局 限性,需要进一步提高其鲁棒性和适应性。
模糊边缘检测算法研究的开题报告
模糊边缘检测算法研究的开题报告一、选题的背景和意义模糊边缘检测是图像处理中常用的一种技术,可以在一定的精度范围内检测图像边缘,并对图像进行分割。
在实际应用中,模糊边缘检测技术被广泛应用于医学图像处理、机器视觉、自动驾驶等领域。
随着计算机性能的不断提升和图像处理算法的不断发展,模糊边缘检测技术也在不断地完善和优化。
因此,对模糊边缘检测算法的研究具有重要的理论和应用价值。
二、研究内容和目标本文旨在对模糊边缘检测算法进行研究和探讨,主要包括以下研究内容:1. 综述目前常用的模糊边缘检测算法及其原理。
2. 对比不同算法的优缺点,分析各自的适用情况。
3. 针对存在的问题,提出一种新的模糊边缘检测算法,并进行实验验证。
本文研究的目标是针对现有模糊边缘检测算法的局限性,提出一种新的算法,并在实验中验证其性能和效果。
三、研究方法和步骤本文的研究方法主要包括文献调研、理论分析和实验验证。
具体步骤如下:1. 进行文献调研,综述目前常用的模糊边缘检测算法及其原理。
2. 对不同算法的优缺点进行对比分析,确定需要改进的方向。
3. 根据问题的本质和实际需求,提出一种新的模糊边缘检测算法,并进行理论分析。
4. 利用MATLAB等工具进行算法实现,对新算法进行实验验证。
5. 对实验结果进行分析和总结,评估算法性能和效果。
四、预期结果本文预期结果是提出一种新的模糊边缘检测算法,并在实验中验证其性能和效果。
本文将对新算法进行理论分析和实验验证,并与目前主流的模糊边缘检测算法进行对比和评估。
五、研究的局限性和不足之处本文研究的局限性和不足之处主要有以下几点:1. 本文研究的新算法只是相对于目前已有算法的改进,并未探究模糊边缘检测的新思路和方法。
2. 本文实验只是通过MATLAB工具进行,可能与实际应用场景存在一定的差异。
3. 本文研究的算法虽然经过了实验的优化,但其性能和效果仍有进一步提升的空间。
六、可行性分析本文的研究方法和步骤具有可行性。
面向软件漏洞自动挖掘的先进模糊测试关键技术研究
3
深度学习模型还可以用于程序行为的异常检测, 发现可能导致程序崩溃或出现安全漏洞的异常行 为。
基于深度学习的输入生成策略
基于深度学习的输入生成策略利用神经网络生成新的、可能是异常的输入,以引发程序的异常行为。
这种策略使用深度学习模型来学习和模拟输入与程序行为之间的关系,从而生成能够触发程序漏洞的输 入。
基于符号执行的模糊测试
该技术利用符号执行技术生成大量可能输入的符号表示,通过监控 程序执行过程中的边界情况来发现潜在漏洞。
03
基于深度学习的模糊测试关键技 术
深度学习模型在模糊测试中的应用
1
深度学习模型可以用于自动化地生成有效的模糊 测试用例,提高测试覆盖率和效率。
2
通过学习历史测试用例和程序响应,深度学习模 型可以预测新的测试用例可能引发的程序行为, 从而优化测试用例的生成。
基于深度学习的输入生成策略可以自动生成大量高质量的测试用例,提高测试覆盖率和发现潜在漏洞的 能力。
基于深度学习的错误注入方法
01
基于深度学习的错误注入方法利用深度学习模型来模拟程序中 的错误行为,从而发现潜在的安全漏洞。
02
这种错误注入方法使用深度学习模型来学习和模拟程序中的错
误行为,然后生成能够触发这些错误的测试用例。
04 讨论
1. 模糊测试技术仍然存在一定的误报和漏 报率,需要进一步改进。
05
06
2. 结合多种技术手段进行软件漏洞挖掘能 够取得更好的效果。
07
结论与展望
研究成果与贡献
01
02
03
模糊测试技术可以有效挖掘软件 漏洞,提高软件安全性。
针对不同类型漏洞,提出了多种 模糊测试方法,并进行了实验验 证。
工业控制系统模糊测试研究与应用
工业控制系统模糊测试研究与应用崔欣;温彦龙【摘要】面对日益严峻的网络安全形势,分析对工业控制系统开展模糊测试的意义,研究网络协议模糊测试的理论基础,设计一种模糊测试框架,根据框架对广泛应用的工控设备进行安全性测试,发现潜在安全风险,以便及时采取风险应对措施,防止安全风险被进一步利用,降低工业控制系统安全风险被利用的概率.【期刊名称】《信息安全与通信保密》【年(卷),期】2018(000)009【总页数】6页(P73-78)【关键词】工业控制系统;模糊性测试;漏洞挖掘【作者】崔欣;温彦龙【作者单位】国家知识产权局专利局, 北京 100083;中国电子信息产业集团有限公司, 北京100190【正文语种】中文【中图分类】TP273随着“两化”融合的推进和以太网技术在工业控制系统中得到大量使用,进而引发的病毒和木马攻击工控设备的事件不断出现,严重威胁基础工业控制设备的安全运行,其造成的损失可能非常巨大,甚至不可估量。
2010年10月,伊朗“震网”(Stuxnet)病毒事件,引起了各国对工控设备安全的高度重视。
面对安全形势日益严峻,国内外生产企业都把工业控制系统安全防护建设提上了日程。
而在工业控制系统中,工控网络存在着特殊性,导致商用IT网络的安全技术无法适应工业控制系统。
所以,必须要针对工业控制系统设备进行安全性模糊测试,发现潜在安全风险,以便及时采取风险应对措施,防止安全风险被进一步利用,降低工业控制系统安全风险被利用的概率。
1 安全事件近年来,越来越多工控设备被攻击事件频繁被媒体曝光。
2015年12月,某黑客组织使用BlackEnergy恶意程序对乌克兰电力系统进行攻击破坏,造成严重的电力安全事故。
该安全事件导致伊万诺-弗兰科夫斯克、霍洛登卡、卡卢什、多丽娜、科西夫、纳维尔纳及亚列姆恰等地区停电3小时以上,数十万户受到事件影响。
这是第一次由于工控设备受到网络攻击而导致的大面积停电事故,具有非常重要的历史意义。
自动驾驶系统模糊测试技术综述
自动驾驶系统模糊测试技术综述目录1. 内容概括 (2)1.1 自动驾驶系统综述 (2)1.2 模糊测试的概述 (4)1.3 模糊测试在自动驾驶系统中的重要性 (5)2. 自动驾驶系统模糊测试的挑战与机遇 (6)2.1 自动驾驶系统的复杂性和异构性 (8)2.2 测试用例生成和覆盖率 (9)2.3 环境模拟和数据真实性 (11)2.4 测试结果分析和评估 (12)3. 自动驾驶系统模糊测试技术 (14)3.1 基本模糊测试方法 (15)3.1.1 随机测试 (17)3.1.2 进化测试 (18)3.1.3 交叉结合测试 (19)3.2 领域特有的模糊测试方法 (21)3.2.1 基于模型的模糊测试 (22)3.2.2 基于行为的模糊测试 (23)3.2.3 基于路径的模糊测试 (25)3.3 模糊测试工具和平台 (26)4. 自动驾驶系统模糊测试应用案例 (31)4.1 感知模块模糊测试案例 (32)4.2 决策模块模糊测试案例 (33)4.3 控制模块模糊测试案例 (35)4.4 系统级模糊测试案例 (36)5. 自动驾驶系统模糊测试的未来发展趋势 (37)5.1 人工智能与模糊测试的结合 (39)5.2 环境模耗与测试数据的可视化 (40)5.3 测试自动化与一体化 (41)5.4 开源平台与标准 (43)1. 内容概括本综述文章旨在全面探讨自动驾驶系统模糊测试技术的现状与发展。
我们将首先介绍自动驾驶系统的背景和需求,以及模糊测试作为一种软件测试方法在探索软件安全性和鲁棒性方面的作用。
其次,我们将回顾模糊测试的技术原理和主要应用,包括生成有代表性的测试数据集、执行策略以及分析测试结果的方法。
接着,我们将详细讨论自动驾驶系统中模糊测试的关键挑战,例如,系统的复杂性、实时性要求、以及对环境变化的适应性等。
同时,我们将分析现有模糊测试工具和方法对于自动驾驶系统的适用性,并提出相应的解决方案。
此外,我们将探讨模糊测试与其他测试方法的集成,以及如何通过模糊测试提升自动驾驶系统的整体质量。
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21 0 1年 7 月
计算 机应 用与软 件
Co utrAp lc t n n ot r mp e p ia i s a d S f o wa e
V0 . . 128 No 7
J1 0 1 u .2 1
模 糊 测 试 研 究 进 展
陈衍铃 王 正
g n rl ok o fz s n e o s o jc s a dp o l s n . nteb s f e o tm oa n i n e t f uz s n e ea w r f w, u z t t gm t d , be t t t t n rb ms nt t g O ai o t ne p rr e vr m n o z y et g l y ei h soe e i ei h s c h y o f t i
上 发 布 同时 基 于 变 异 和 生 成 , 于 对 文 件 格 式 进 行 模 糊 测 试 的 用 工 具 , 括 FlF z【] S I Ei ( 和 nt I E l 。 同 年 , 包 i uz2 、 PK fe e 3 l o P K fe S i
商业模糊器 ( oeo io , eu t ) C dnm cn MuScry等 被引 人市场 , 量的 i 大
f z y tsi itr s i r d c d. Th n te c ntmp r r n io m e ff z y tsi e e r h i lbo ae n d ti r m o s e t fi u z e tng hso y i nto u e e h o e o a y e vr n nto u z e tng rs ac se a rt d i ea lfo fura p cs o t s
黑 盒测 试 是 一 种 不 需 要 知 道 被 测 目标 内部 细 节 而 直 接 进 行 输 入 测试 的一 种 测 试 方 法 。该 方 法 可 用 性 好 , 作 简 单 , 是 覆 操 但 盖 能力 一 般 , 试 过 程 中会 产 生 大 量无 效 的测 试 用 例 。 测 灰 盒测 试 介 于 白盒 测 试 和 黑 盒 测 试 之 间 , 括 黑 盒 测 试 审 包 核 同时 也 包 括 通 过逆 向分 析 获 取 汇 编 形 式 的 源 代 码 , 二 进 制 即 审 核 … 。灰 盒测 试 有 很 好 的 可 用 性 , 存 在 很 大 的 复 杂 性 , 但 尤
开 发 人 员 开 始 关 注 于 模 糊 测 试 。20 0 6年 开 始 出现 大 量 针 对
A te c vX控 件 的 模 糊 测 试 , 表 工 具 有 D v im r发 布 的 i 代 ai Zm e d
C MR i r 钊和 H. . oe 布 的 A M n 。 O a e d D Mo r 发 x a¨
有的源代码 , 所有可能的代码路径都可以被审核 , 以该方法具 所
有 覆 盖 能 力 强 的优 点 。 主 要 的缺 点 是 需 要 大 量 的人 工 分 析 , 复
杂性高。比如重要 的软件 项 目一般 包含 数十万行代 码 , 源代码 分析工具产 生的报告 可 能非 常冗 长 而不 易 阅读 J 目前 主要 。 的源代码分 析工 具主要 有三 种 J ( )编译 检测 器 , 于在源 :1 用
好地保证不存在可以利用 的脆弱点” 。 模糊测试 自动化实现 的一般流程是 : 首先产生半合法 的数
据 ( 数据 是 指 它 具 有 足够 的正 确 性 , 让 编 译 器 直 接 忽 略 它 , 该 能 但又 有足 够 的非法 性 , 能 导致 错 误 的发 生 ) 接 着 将 , 这些 数 据 发 送 给 目标 程 序 进 行 处 理 , 后 观 察 应 用 然 程 序 , 程 序 是 否 在 处 理 看
量半 合 法 的数 据 作 为程 序 的输 入 去 覆 盖 大 量 的 界 限 情 况 , 更 来
法 主要 依 靠个 人经 验 构 造 变 异 测试 用例 , 用 来 测 试 We 应 用 常 b
测 试 ] 。测 试 时 需 要 大 量人 工 参 与 , 试 结 果 很 大 程 度 上 取 决 测
22 9
计算机 应 用与 软件
2 1 血 01
标准 , 时代 码 覆 盖 率 很低 。 ( )协 议 变 异 人 工 测 试 。 该 方 同 3
2 模糊 测试 技 术研 究现 状
2 1 自动化模糊 测试 的一般流 程 .
模糊 测 试 是 一 种具 { 高度 自动 化 的 黑盒 测 试 技 术 : 大 本的 用
S I E, PK 该测试器实现了基于块的方法 , 具有 描述可变 长数据块
的能 力 , 要 用 于 测 试 网 络 应 用 程 序 ] 20 年 , c a 主 1。 04 4 Mi l h Z l si 布 了 针 对 w b浏 览 器 的 模 糊 测 试 工 具 m nl e1 。 a wk发 e e ag m 【] e 5
r s a c n t h r ce si ,t e pa rh s ma e c n l so frr s ac re tto nd me h d rf z y tsi n t e f u e e e r h a d isc a a tr t i cs h pe a d o c u in o e e r h o na in a t o s f u z e tngi h utr . i o K e wor y ds F z e tn P o o o Te tc s Va a in Ge rt uzy tsig rtcl s a e i r to nea e
e¥ 。( )源代 码浏览 器。这类 工具允 许测试 者执 行代码 的 r 2 高级搜索和代码枚举 , 用来寻 找关键 函数 调用 的位置… 。当前
流 行 的 代码 浏 览 器 主 要 有 C cp 和 LnxCosR frne 。 soe iu rs. e ec e
( )源代码 自动审核工具 。用于扫描源代码 以及 自动识别可能 3 的关键区域 … 。当前流行的工具有 : 可参见文献 [ 5~l ] 0。
于测 试 者 的个 人 经 验 。 ( )变 异 和 强 制 性 测试 。测 试 从一 个 有 4
效 的协议或数 据格式样本开始 , 持续 不断打乱文件 中的每一个 字节 j 1。该测试方法不需要对被测 试软件进行研究 , 实现起来
简 单 但 是 很 低 效 。代 表 工 具 有 ntPK fe 和 F e uz 。 oS I E l i iF z¨ l ( ) 自动 协议 生 成 测 试 。 该测 试 方 法 需 要 理解 和 解 析 测试 对 象 5 的协 议 规 范或 者 文 件 格 式 定 义 。测 试 工 具 动 态 解 析 这 些 模 板 ,
( 电子 工 程 学 院 网 络 系 安 徽 合 肥 20 3 ) 30 7
摘
要
通过 介 绍发 现 安 全 漏 洞 的 三种 方 法 , 出模 糊 测试 。首 先 介 绍 了模 糊 测 试 的 历 史 , 着 从 模 糊 测 试 的 一 般 流 程 , 糊 测 引 接 模
试方法 , 测试对象 , 测试 中存在 的问题 四个方面详细介绍 了模糊测试的研 究现状 , 最后根据模 糊测试 的研 究现状和特 点归纳 了今 后
向。当前用来发现安全漏洞 的方法 主要有三种 : 白盒测试 , 黑盒
测 试 和 灰 盒 测试 。 白盒测 试 采 用 的 主要 方 法 是 源 代 码 审 计 。 因为 可 以获 取 所
U I N X应用程序的健 壮性” 。当时采用一种 简单 纯粹 的黑盒测
试, 只是 验证 应 用 程 序 是 否 崩 溃 , 有 很 高 的 失 效 概 率 。 19 具 99 年 , uu大 学 开 始 进 行 P O O Ol R T S测 试 集 的 开 发 工 作 , 合 了 白 结 盒 和 黑 盒 的测 试 方 法 。20 0 2年 O l 学 发 布 成 熟 的 P O O u u大 R TS S P测 试 集 。 同 年 D v il 布 开 源 的 模 糊 测 试 器 NM ae At 发 e
审核 工 具 主 要 有 IA… 、 oicn B gcm、np c rScry D L g a 、 uS a Iset 、eu t. S o i
0 引 言
近 些 年 来 , 用 软 件 漏 洞 实 施 网络 攻 击 的 行 为 层 出 不 穷 , 利 互 联 网络 的各 个关 键领 域 都 面 临着 严 峻 的挑 战 。如 何 更 好 地 保 证
2 3 模 糊测试 的测试对 象 .
目前 模 糊 测 试 对 象 已 经 渗 透 到 安பைடு நூலகம்全 领 域 的 各 个 方 面 , 现 出
Re iw 、 n di。 ve Bi Au t
1 模 糊 测 试 发 展 史
模糊测试作为黑盒测试 的一种 具体技 术 , 开始于 18 99年。
B r nMie 教 授 在 U . a i n中使 用 模 糊 测试 的方 法 来 测 试 at l r o l w M ds o
软件质量 , 减少软件漏洞 , 成为 当前安全领域一个重要 的研究方
模 糊 测试 的研 究 方 向和 研 究方 法 。
关键 词 模 糊测 试 协 议 测 试 用 例 变 异 生成
ADVANCEM ENT oF THE TUDY S oN FUZZY TESTI NG
Ch n Ya ln W a g Zh n e nig n eg ( eatetfNe ok Ee n n i ei ntueHfi 3 0 7A h iC ia Dp r n o t r,la cE gn r gIsit, e 03 ,n u, hn ) m w e n t e2
生成测试数据 , 然后将数据 发送到 目标程 序 j 。采用该测试方