[发明专利]一种Android二进制文件漏洞检测方法及系统在审
| 申请号： | 201810221973.6 | 申请日： | 2018-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN108416219A | 公开（公告）日： | 2018-08-17 |
| 发明（设计）人： | 张德岳 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;G06F21/56 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 黄伟洪 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于Android二进制文件漏洞挖掘技术领域，公开了一种Android二进制文件漏洞检测方法及系统,使用基于LLVM的插桩技术实现代码覆盖率信息的收集，作为在遗传算法中衡量种子适应度的评判标准，选择种子进行下一代的随机变异；使用机器学习中的RNN网络构造测试用例生成模型，使用大量某种格式的文件训练得到的测试用例生成模型，自动生成新的测试用例。本发明可以很好的对Android系统类库等二进制文件进行Fuzzing测试；使用机器学习技术，训练得到测试用例生成模型来生成初始测试用例，可以有效提高初始代码覆盖率，节省寻找一些路径所需的变异、执行时间，提高Fuzzing的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 二进制文件 测试用例生成模型 代码覆盖率 漏洞检测 使用机器 测试 技术实现 漏洞挖掘 评判标准 随机变异 网络构造 遗传算法 自动生成 适应度 插桩 类库 衡量 学习 | ||
【主权项】：
1.一种Android平台二进制文件的漏洞检测方法，其特征在于，所述Android二进制文件漏洞检测方法包括：使用基于LLVM的插桩技术实现代码覆盖率信息的收集，作为在遗传算法中衡量种子适应度的评判标准，选择种子进行下一代的随机变异；使用机器学习中的RNN网络构造测试用例生成模型，使用大量某种格式的文件训练得到的测试用例生成模型，自动生成新的测试用例。
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