[发明专利]一种变分自编码的模糊测试测试用例生成方法

权利要求书

1.一种变分自编码的模糊测试测试用例生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤A、针对不同的测试对象，采集符合测试对象协议格式的通信数据作为训练数据样本；

步骤B、通过变分自编码器的编码器部分，提取得到训练数据样本的特征空间；根据不同的样本数据类型得到两类特征空间：第一类特征空间为通信中正常数据的特征空间，第二类为通信中异常数据的特征空间；

步骤C、提出三种生成策略：生成策略一为生成正常数据分布之外的数据作为模糊测试测试的测试用例；生成策略二为生成异常数据分布之内的数据作为模糊测试测试的测试用例；生成策略三为生成正常数据分布与异常数据分布之间的数据作为模糊测试测试的测试用例；根据三种数据生成策略，生成三种不同的新的特征空间；

步骤D、根据生成的三种不同的新的特征空间，通过变分自编码器的解码器部分，生成新的数据，该数据即为新的测试用例。

2.根据权利要求1所述的变分自编码的模糊测试测试用例生成方法，其特征在于：所述步骤A中的不同的测试对象为工业控制网络中各种通讯协议，包括Modbus/TCP、Profinet、DeviceNet；采集符合测试对象协议格式的通信数据，包括通讯过程中产生的符合测试对象协议格式的正常数据以及异常数据，并将采集到的数据作为训练数据样本。

3.根据权利要求1所述的变分自编码的模糊测试测试用例生成方法，其特征在于：所述步骤B中，第一类特征空间为训练数据样本为正常数据时，通过编码器得到正常数据的特征空间；第二类特征空间为训练数据为异常数据时，通过编码器得到的异常数据的特征空间。

4.根据权利要求1所述的变分自编码的模糊测试测试用例生成方法，其特征在于：所述步骤C中，生三种不同的新的特征空间；第一种为在步骤B中得到的正常数据的特征空间之外随机采样，生成新的特征数据作为新的特征空间；第二种为在步骤B中的异常数据特征空间之内随机采样，生成新的特征数据作为新的特征空间；第三种为在步骤B中正常数据特征空间与异常数据特征空间之间随机采样作为新的特征空间。

5.根据权利要求1所述的变分自编码的模糊测试测试用例生成方法，其特征在于：所述步骤D中，设计了两种变分自编码器的解码器，其作用是分别将三种不同的新的特征空间中的值重构生成符合三种新的特征空间的新数据并作为测试用例；解码器本质上是一种神经网络，其网络结构参数是用正常数据和异常数据分别训练得到的。