[发明专利]一种基于深度神经网络的二进制程序模糊测试方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的二进制程序模糊测试方法及系统，属于漏洞挖掘领域，解决现有的CGF模糊测试器浪费了大量时间来测试不易存在漏洞的路径，从而降低了模糊测试的效率。本发明利用带Attention层的Bi‑LSTM深度神经网络从大量脆弱的和安全的执行路径中学习隐藏的脆弱性模式，训练一个预测模型来预测目标程序中的执行路径是脆弱的还是安全的。然后，模糊器对能够覆盖位图，且可能是脆弱的执行路径的测试用例进行优先排序，并为这些测试用例分配更多的变异方法产生更多的变异输入。本发明用于二进制程序模糊测试。