[发明专利]用于模糊测试的JSON变异方法

权利要求书

1.用于模糊测试的JSON变异方法，其特征在于，包括：

S1、判断属性选择概率值和算法选择概率值是否进行初始化处理，若均是，则直接进入S2，反之，则属性选择概率值和算法选择概率值进行了初始化处理后再进入S2；

S2、在种子池中选取种子A，并将其从种子池中移除；

S3、根据属性选择概率值利用属性选择策略选择种子A的一个变异属性KEY；

S4、根据算法选择概率值利用算法选择策略选择一种变异算法，对变异属性KEY的属性值V进行变异处理，得到V’；

S5、复制种子A作为种子B，用V’替换种子B变异属性KEY的属性值V，形成新的种子B’；

S6、判断种子B’是否已存在缓存序列内，缓存序列为用于记录变异后的新种子的记录序列空间，若存在，则返回S3；反之则将种子B’加入缓存序列，并进入S7；

S7、将种子B’送入到目标程序进行执行，收集目标程序被覆盖的总行数hit，设定上一次覆盖总行数hit’；

S8、分析当前总行数hit和上一次总行数hit’，得到分析结果；

S9、根据分析结果将种子B’或种子A放入种子池，并且根据分析结果更新属性选择策略和算法选择策略。

2.根据权利要求1所述的用于模糊测试的JSON变异方法，其特征在于，属性选择概率值初始化处理包括：

①、统计种子池中所有的种子属性，去重后得到序列Key＝{Key₀，Key₁，...Key_i，...，Key_n}；

②、初始化一个序列P＝{P₀，P₁，...P_i，...，P_n}，其中；属性选择概率值P_i代表属性选择概率值选中Key_i的概率；

算法选择概率值初始化处理包括：

(1)、遍历序列Key，根据属性值确定Key_i能使用的变异算法；

(2)、初始一个键值对KS集合,KS＝{Key₀:{S₀₁,S₀₂,...S_0a},Key₁:{S₁₁,S₁₂,...S_1b},...,Key_i:{S_i1,S_i2,...S_ij},...,Keyn:{S_n1,S_n2,...S_nm}},S_ij表示为Key_i能使用的第j个变异算法；

(3)、初始化一个键值对KP集合，KP＝{Key₀:{P₀₁,P₀₂,...P_0a},Key₁:{P₁₁,P₁₂,...P_1b},...,Key_i:{P_i1,P_i2,...P_ij},...,Keyn:{P_n1,P_n2,...P_nm}}，算法选择概率值P_ij表示为变异算法S_ij被选择的概率。

3.根据权利要求2所述的用于模糊测试的JSON变异方法，其特征在于，在S3中包括：

S31、归一化序列P得到序列P'＝{P₀'，P₁'，...P_i'，...，P_n'}，表示为其中a为归一化偏移，取值a＝0.001，i＝0,1,...,n；

S32、对序列P'进行采样得到一个下标i，且i≤n；

S33、在序列Key中获取索引为i的Key_i作为变异属性KEY，并令P＝P'。