利用動態(tài)污點跟蹤優(yōu)化模糊測試的方法(編輯修改稿)
2024-11-17 11:03 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 p1,p2),其中 similarity表示兩個特征值的 相似性。 ? 方法 :采用 Simhash算法以及 海明距離來計算污點傳播路徑的 相似度 . 具體 步驟為 : ? 步驟一 計算每條指令的哈希值 。 ? 步驟二 將每條指令哈希值不指令對應(yīng)權(quán)值相乘 。 ? 步驟三 將步驟二結(jié)果相加合幵 。 ? 步驟四 將步驟三合幵結(jié)果降維 ,生成二進制形式的哈希值 。 ? 步驟五 計算步驟四的哈希值不已有污點傳播路徑哈希值的海明距離 ,海明距離越小說明兩條污點傳播路徑越相似 ,進而說明對應(yīng)的兩個測試用例相似 ,反之則為丌相似 . 論文題目：利用動態(tài)污點跟蹤優(yōu)化模糊測試的方法 報告人：華中科技大學 趙斌 9 ? 乘以系數(shù) ? TFIDF (Term Frequency Inverted Document Frequency)方法用于評估一個文件集合內(nèi)某個詞對某個文件的重要 程度。受 TFIDF方法的啟發(fā) ,將機器指令的權(quán)重定義為指令在一條污點傳播路徑中出現(xiàn)的頻率不該指令對該路徑的重要程度的乘積 .具體公式 : ? 某 指令在一路徑內(nèi)的高頻率 ,以及該指令在所有路徑集合中的低頻率 ,可以產(chǎn)生出高權(quán)重 W. ? 這種方法有兩點缺陷 ,一是 IDF的簡單結(jié)構(gòu)幵丌能有效地反映指令的重要程度和分布情冴 ,使其無法很好地完成對權(quán)值調(diào)整的功能 ,所以 TFIDF算法的精度幵丌高 。二是 TFIDF算法幵沒有體現(xiàn)出指令的位置信息 ,權(quán)重的計算方法應(yīng)該體現(xiàn)污點傳播路徑的結(jié)構(gòu)特征 . 論文題目：利用動態(tài)污點跟蹤優(yōu)化模糊測試的方法 報告人：華中科技大學 趙斌 10 ? 法 ? 將幾條指令組合在一起作為一個特征詞匯 ,這種方法增加了特征詞匯種類 ,提升了比對 效率。兩 個優(yōu)點 ,一是考慮了污點傳播路徑中指令的位置 ,使權(quán)值的確定更合理 。二是增加了特征詞匯的種類 ,使特征詞匯的分布類似于文檔 ,這恰好符合 Simhash算法的應(yīng)用 場景。 ? 測試 了 G為 140的情冴 ,經(jīng)過測試
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