[发明专利]深度学习梯度指导变异的软件安全漏洞检测方法及系统有效
| 申请号： | 202010839157.9 | 申请日： | 2020-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN112069061B | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 陈红松;杜彦瑶 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06F21/57;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习梯度指导变异的软件安全漏洞检测方法及系统，该方法包括：获取测试用例并进行预处理，得到最大测试用例的大小和每一测试用例在被测程序中的执行路径；建立深度神经网络模型；其中，输入层的输入维度为最大测试用例的大小，输出层的输出神经元个数为执行路径的总数；将测试用例向量化，然后利用测试用例训练深度神经网络模型；基于训练好的深度神经网络模型进行梯度计算，生成梯度信息；基于梯度信息对测试用例进行变异并进行模糊测试，生成测试结果。本发明采用梯度指导变异技术，结合深度学习辅助生成梯度信息，可有效解决软件安全漏洞挖掘中的瓶颈问题。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 梯度 指导 变异 软件 安全漏洞 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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