【摘 要】
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在百万行代码的漏洞检测中,大规模程序的模糊测试备受挑战。在有限时间内生成满足输入语法和满足指数路径条件的指令是很困难的,而且触发漏洞的指令比挖掘代码的指令要复杂得
【机 构】
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香港科技大学网络安全实验室,珠海南方软件网络评测中心,中国合格评定国家认可中心
【基金项目】
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funded by the National Key Research and Development Project(2016YFF0204002)
论文部分内容阅读
在百万行代码的漏洞检测中,大规模程序的模糊测试备受挑战。在有限时间内生成满足输入语法和满足指数路径条件的指令是很困难的,而且触发漏洞的指令比挖掘代码的指令要复杂得多。研究一种高效指令生成方法,采用了强化学习进行语法推理,进行了优化的符号分析,在提高指令生成有效性的基础上,显著减少随机指令的执行时间。同时,对基于成分分析的模糊测试工作流程进行优化,以减小程序的规模,在保证效率的同时,为后期验证省去了不必要的程序片段。成功开发了新的指令生成方法,实现了发现大规模程序中的漏洞的目标。在现有基准上开展了测试,证明
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