[发明专利]测试方法、装置和计算机可读存储介质

说明书

本公开涉及一种测试方法、装置和计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。本公开的方法包括：获取测试过程中的待变异数据；根据待变异数据的长度，从第一簇选取第一变异算法的次数，以及从第二簇选取第二变异算法的次数，确定从第一簇选取第一变异算法或从第二簇选取第二变异算法，作为当前选取方式；其中，第一簇包括多个第一变异算法，利用第一变异算法对待变异数据进行变异后数据的长度改变，第二簇包括多个第二变异算法，利用第二变异算法对待变异数据进行变异后数据的长度不变；根据当前选取方式选取一个变异算法对待变异数据进行变异；利用变异后的数据测试是否发现新路径。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，特别涉及一种测试方法、装置和计算机可读存储介质。

背景技术

模糊测试(Fuzzing)，是一种通过向目标系统提供非预期的输入并监视异常结果来发现软件漏洞的方法。

模糊测试的效果取决于模糊测试执行的覆盖度，在执行机性能一定的情况下，执行的覆盖度取决于模糊测试引擎产生输入数据的有效性。输入的数据有效性越高则发现新路径的概率越高，覆盖度越大。

现有模糊测试主要通过优化变异算法来提高模糊测试产生输入数据的有效性。

发明内容

发明人发现：变异算法趋于成熟，通过优化变异算法提高输入数据有效性趋于瓶颈。模糊测试引擎中变异算法调度方法采用随机调度的方式，导致产生的变异后的数据有效性低，大量变异后的数据为无效的数据，无法发现新路径。

本公开所要解决的一个技术问题是：如何提高模糊测试中变异后的数据的有效性，提高模糊测试执行的覆盖度。

根据本公开的一些实施例，提供的一种测试方法，包括：获取测试过程中的待变异数据；根据待变异数据的长度，从第一簇选取第一变异算法的次数，以及从第二簇选取第二变异算法的次数，确定从第一簇选取第一变异算法或从第二簇选取第二变异算法，作为当前选取方式；其中，第一簇包括多个第一变异算法，利用第一变异算法对待变异数据进行变异后数据的长度改变，第二簇包括多个第二变异算法，利用第二变异算法对待变异数据进行变异后数据的长度不变；根据当前选取方式选取一个变异算法对待变异数据进行变异；利用变异后的数据测试是否发现新路径。

在一些实施例中，从第一簇选取第一变异算法的次数相对于从第二簇选取第二变异算法的次数越大，待变异数据的长度越长，从第二簇选取第二变异算法的概率越大。

在一些实施例中，根据待变异数据的长度，从第一簇选取第一变异算法的次数，以及从第二簇选取第二变异算法的次数，确定从第一簇选取第一变异算法或从第二簇选取第二变异算法包括：根据从第二簇选取第二变异算法的次数和预设值，确定从第一簇选取第一变异算法的第一权重；根据从第一簇选取第一变异算法的次数和待变异数据的长度，确定从第二簇选取第二变异算法的第二权重；根据第一权重和第二权重，确定从第一簇选取第一变异算法或从第二簇选取第二变异算法。

在一些实施例中，第一权重为从第二簇选取第二变异算法的次数和预设值的乘积；第二权重为第一变异算法的次数、待变异数据的长度和预设系数的乘积；根据第一权重和第二权重，确定从第一簇选取第一变异算法或从第二簇选取第二变异算法包括：从0到第一权重和第二权重之和的闭区间内，随机选取一个数值；在数值小于第一权重的情况下，确定从第一簇选取第一变异算法；在数值大于等于第一权重的情况下，确定从第二簇选取第二变异算法；其中，预设系数与待变异数据的长度的乘积与预设值的比值大于预设比值。

在一些实施例中，根据当前选取方式选取一个变异算法对待变异数据进行变异；利用变异后的数据测试是否发现新路径包括：每次根据当前选取方式选取一个变异算法对待变异数据进行变异，利用变异后的数据测试是否发现新路径，直至发现新路径或者达到第一预设次数。

在一些实施例中，还包括：获取测试开始时的输入数据；每次随机从第一簇和第二簇中选取一个变异算法，对输入数据进行变异，利用变异后的数据测试是否发现新路径，直至达到第二预设次数或发现新路径。