一种结合遗传算法的工控协议模糊测试方法后印本

作者： 张冠宇 ^1,2,3 尚文利 ^1,3,4,5 张博文 ^1,3,4,5 陈春雨 ^1,3,4,5 刘周斌 ⁶ 张锐 ²
作者单位：

1. 中科院网络化控制系统重点实验室

2. 沈阳建筑大学信息与控制工程学院

3. 中国科学院沈阳自动化研究所

4. 中国科学院机器人与智能制造创新研究院

5. 中国科学院大学

6. 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
提交时间：2020-09-28 14:16:15

摘要: 模糊测试(fuzzy test)在工控协议的漏洞挖掘中有很好的适用性，但传统的模糊测试存在着用例的生成工作量大、失效率高等弊端。为了解决这些问题，设计了一个结合遗传算法(genetic algorithm)与模糊测试的工控协议模糊测试器GA-fuzzer，并引入基于维度变换的用例空间模型和危险点的概念。在GA-fuzzer中，构造了更有效的动态适应度函数，同时设计了动态变异算子和交叉算子，优化测试用例。在相同实验环境下，分别采用开源模糊测试方法Peach以及GA-Fuzzer对目标进行测试，结果显示GA-fuzzer可有效的改善传统遗传算法的过早收敛问题，且与Peach相比，达到相同的测试预期所使用的用例数量降低27.20%，测试时间降低34.82%。

工控协议测试遗传算法模糊测试漏洞挖掘

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

期刊：

计算机应用研究

投稿状态： 已在期刊出版
引用： ChinaXiv:202009.00100 (或此版本 ChinaXiv:202009.00100V1)
DOI:10.12074/202009.00100V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202009.00100.V1
科创链TXID： edcae5ff-32c9-420e-a46e-7f2e67ec3162
推荐引用方式： 张冠宇,尚文利,张博文,陈春雨,刘周斌,张锐.一种结合遗传算法的工控协议模糊测试方法.计算机应用研究:https://chinaxiv.org/abs/202009.00100.[ChinaXiv:202009.00100V1] (点此复制)

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2020-09-28 14:16:15

ChinaXiv:202009.00100V1

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