[发明专利]蓝牙协议模糊测试用例筛选方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种蓝牙协议模糊测试用例筛选方法、装置、设备及存储介质，包括：基于历史蓝牙协议模糊测试用例针对被测目标的模糊测试时间，确定模糊测试时间阈值；基于历史蓝牙协议模糊测试用例对应的历史字段信息，每个模糊测试时间与模糊测试时间阈值之间的相对大小关系，对初始用例筛选神经网络模型进行训练，得到用例筛选神经网络模型；利用用例筛选神经网络模型，对待筛选蓝牙协议模糊测试用例进行筛选，得到可用蓝牙协议模糊测试用例，可用蓝牙协议模糊测试用例的模糊测试时间小于模糊测试时间阈值；使用可用蓝牙协议模糊测试用例对被测目标进行测试，本发明实施例的技术方案能够提高测试用例筛选效率，缩短模糊测试时间。

技术领域

本发明涉及信息安全测试领域，尤其涉及一种蓝牙协议模糊测试用例筛选方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

模糊测试是一种可用于无线通信协议及相关实现协议栈安全的测试方法，其核心思想是将自动或半自动生成的随机数据输入到通信程序中，并监视通信程序异常，通过异常是否出现判断其存在的缺陷。蓝牙协议是一种无线通信技术，工作在2.4至2.485 GHz的ISM频段，可分为经典蓝牙技术与低功耗蓝牙技术。蓝牙协议在汽车上有多种应用，如音频传输、控制车门解锁等。

为测试蓝牙协议安全性，模糊测试是一种常用的测试方法，但由于蓝牙协议族协议数量众多，且每种协议包含的字段各异，其模糊测试用例库往往包含着庞大数量的测试用例，因此为在时间有限的情况下开展测试，模糊测试工具一般具有用例选择功能。然而，当前存在的用例选择功能仅能通过按字段过滤、随机选择等方式实现，完全依据测试人员的主观判断，不具备根据被测目标进行筛选的能力，用例筛选效率较低。

发明内容

针对上述背景技术中的不足，本发明实施例提供了一种蓝牙协议模糊测试用例筛选方法、装置、设备及存储介质，利用神经网络模型进行筛选提高了蓝牙协议模糊测试用例的筛选效率，同时，基于被测目标选择训练神经网络模型的训练样本，使得神经网络模型更加有针对性，后续基于该神经网络模型筛选得到的蓝牙协议模糊测试用例的测试效率更高。

第一方面，本发明实施例提出了一种蓝牙协议模糊测试用例筛选方法，其包括如下步骤：

S1、基于历史蓝牙协议模糊测试用例针对被测目标的模糊测试时间，确定模糊测试时间阈值，其中，所述历史蓝牙协议模糊测试用例从蓝牙协议模糊测试用例库中获取；

S2、基于所述历史蓝牙协议模糊测试用例对应的历史字段信息，以及，每个模糊测试时间与所述模糊测试时间阈值之间的相对大小关系，对初始用例筛选神经网络模型进行训练，得到用例筛选神经网络模型；

S3、利用用例筛选神经网络模型，对待筛选蓝牙协议模糊测试用例进行筛选，得到可用蓝牙协议模糊测试用例，其中，所述可用蓝牙协议模糊测试用例的模糊测试时间小于所述模糊测试时间阈值；

S4：使用所述可用蓝牙协议模糊测试用例对被测目标进行测试。

第二方面，本发明实施例提出了一种蓝牙协议模糊测试用例筛选装置，该装置包括：

模糊测试时间阈值确定模块，用于基于历史蓝牙协议模糊测试用例针对被测目标的模糊测试时间，确定模糊测试时间阈值，其中，所述历史蓝牙协议模糊测试用例从蓝牙协议模糊测试用例库中获取；

用例筛选神经网络模型训练模块，用于基于所述历史蓝牙协议模糊测试用例对应的历史字段信息，以及，每个模糊测试时间与所述模糊测试时间阈值之间的相对大小关系，对初始用例筛选神经网络模型进行训练，得到用例筛选神经网络模型；

可用蓝牙协议模糊测试用例确定模块，用于利用用例筛选神经网络模型，对待筛选蓝牙协议模糊测试用例进行筛选，得到可用蓝牙协议模糊测试用例，其中，所述可用蓝牙协议模糊测试用例的模糊测试时间小于所述模糊测试时间阈值；

被测目标测试模块，用于使用所述可用蓝牙协议模糊测试用例对被测目标进行测试。