安全软件模糊测试中多种群遗传算法的研究

J4 ›› 2013, Vol. 48 ›› Issue (7): 79-84.

安全软件模糊测试中多种群遗传算法的研究

杜晓军,林柏钢,林志远,李应

福州大学数学与计算机科学学院,网络系统信息安全福建省
高校重点实验室, 福建福州 350108

收稿日期:2013-06-17 发布日期:2013-12-03
作者简介:杜晓军(1988- ),男,硕士研究生,研究方向为网络安全. Email:407289192@qq.com
基金资助:
福建省科技厅重点项目资助项目(2012H0025)

Research on multiple population genetic algorithm in security software fuzzy test

DU Xiao-jun, LIN Bo-gang, LIN Zhi-yuan, LI Ying

College of Mathematics and Computer Science, Key Lab of Information Security of
Network Systems,Fuzhou University, Fuzhou 350108, Fujian, China

Received:2013-06-17 Published:2013-12-03

摘要/Abstract

摘要：

结合多种群遗传算法和模糊测试技术,将测试用例对代码块的覆盖率作为适应度值评价的一部分,通过自动化产生畸形测试数据进行模糊测试。同时将针对不同漏洞类型的测试样例放在同一种群内进化,提升了测试效率, 为提高软件的安全性提供了基础依据。

关键词: 模糊测试;多种群遗传算法;代码覆盖率;效果对比

Abstract:

The genetic algorithm was combined with the fuzzy test technique, block of code coverage of a test case as a part of a fitness assessment to lead to the producing of abnormal test data. Test sample is assigned to different populations across to its type of vulnerabilities. It Improves test efficiency and provides a good basis for improving software security.

Key words: fuzzy test; multiple population genetic algorithm; code coverage; effect comparison

中图分类号:

TP393

杜晓军,林柏钢,林志远,李应. 安全软件模糊测试中多种群遗传算法的研究[J]. J4, 2013, 48(7): 79-84.

DU Xiao-jun, LIN Bo-gang, LIN Zhi-yuan, LI Ying. Research on multiple population genetic algorithm in security software fuzzy test[J]. J4, 2013, 48(7): 79-84.

参考文献

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