检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《计算机系统应用》2015年第4期139-143,共5页Computer Systems & Applications
摘 要:代码覆盖率一直是影响模糊测(Fuzzing)测试效率的重要因素,而模糊测试用例则很大程度上影响代码覆盖率,所以如何构造高效的测试用例就显得非常重要.将遗传算法应用到测试用例的生成上,可以实现降低测试用例的冗余度,还能提高代码的覆盖率.从而使被测程序在尽量短的时间内得到充分的测试,提高模糊测试的效率和效果.Code coverage has been an important factor affecting the efficiency of Fuzzing, but it is largely affected by Fuzzing test eases, so it is very important to construct efficient tests. Applying genetic algorithm into the generation of test cases, it can not only reduce the redundancy of test cases, but also improve code coverage. So that we can fully test the target in less time, and improve the efficiency and effectiveness of Fuzzing test.
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