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一种结合遗传算法的工控协议模糊测试方法

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模糊测试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可有效改善传统遗传算法过早收敛的问题,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％.
Fuzzy test method for industrial control protocol combining genetic algorithm

张冠宇、尚文利、张博文、陈春雨、张锐

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中国科学院网络化控制系统重点实验室,沈阳 110016

沈阳建筑大学 信息与控制工程学院,沈阳110168

中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳 110016

中国科学院机器人与智能制造创新研究院,沈阳110169

中国科学院大学,北京 100049

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工控协议测试 遗传算法 模糊测试 漏洞挖掘

国家重点研发计划项目国家自然科学基金2019年工业互联网创新发展工程—工业企业网络安全综合防护平台资助项目国家电网公司科技项目

2018YFB20042006177336852110418001B

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.03.0048

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.(3)
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