Fuzzing技术的样本数据组合研究  

Research on data sample combination of Fuzzing technology

作　　者：王红川[1] 吴志勇[1] 孙乐昌[1] 张旻[2] 刘京菊[1] 

机构地区：[1]解放军电子工程学院604研究室,合肥230037 [2]解放军电子工程学院309研究室,合肥230037

出　　处：《计算机应用研究》2010年第8期3067-3069,共3页Application Research of Computers

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60972161)

摘　　要：提出了基于样本数据组合的Fuzzing技术,并抽象出了解决样本数据覆盖问题(data sample covering problem,DSCP)的数学模型;为了更好地解决样本数据覆盖问题,提出了改进遗传算法(developed genetic algorithm,DGA),通过实例实验说明了DGA的有效性,并且通过仿真实验,验证了算法在求解复杂协议文件样本数据覆盖问题时比贪心算法和简单遗传算法具有更高的效率。This paper proposed the Fuzzing technology based on data sample combination and abstracted a mathematic model to solve DSCP. To solve DSCP problem,proposed DGA. The practical experiment results show the effectiveness of DGA. The simulated experiments show that the proposed DGA works more efficiently than the greedy algorithm and simple genetic algorithm.

关 键 词：遗传算法 样本数据组合 测试用例 代码覆盖 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]