发明专利已授权

一种通过GAN解决AFL测试模型数据不平衡的方法及装置

📄 申请号：CN202011377398.2 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-11-30

公开号

CN112445709A

公开日

2021-03-05

申请人

安徽工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F11_36

IPC 分类号

G06F11_36

技术画像

所属领域

生成对抗网络生成对抗网络人工智能算法软件测试

应用场景

软件测试, 漏洞挖掘, 模糊测试, 数据增强, 信息安全

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摘要

本发明提供的通过GAN解决AFL测试模型数据不平衡的方法及装置，涉及漏洞挖掘技术领域；其方法包括如下步骤：1)收集AFL根据随机突变算法迭代生成的若干测试用例构成测试集；2)对测试集的测试用例数据进行预处理，并使用GAN对测试集进行数据扩增；3)选择分类模型，对测试集进行训练获得测试模型；4)根据测试模型对AFL新生成的测试用例进行预测，判断新生成的输入是否增加新的代码覆盖范围；5)根据程序运行结果计算测试模型的误判率，当测试模型的误报率不小于预设模型误报率阈值时，更新预测模型。本发明通过预测新生成的测试用例的可用性的方法提高模糊测试的效率，增大代码覆盖范围。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种安全头盔

当前第 / 件

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同领域国内专利 · IPC: (G06F11_36)

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