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| 安全软件模糊测试中多种群遗传算法的研究 | |
| 引用本文： | 杜晓军,林柏钢,林志远,李应.安全软件模糊测试中多种群遗传算法的研究[J].山东大学学报(理学版),2013,48(7):79-84. |
| 作者姓名： | 杜晓军 林柏钢 林志远 李应 |
| 作者单位： | 福州大学数学与计算机科学学院,网络系统信息安全福建省 高校重点实验室, 福建 福州 350108 |
| 基金项目： | 福建省科技厅重点项目资助项目 |
| 摘 要： | 结合多种群遗传算法和模糊测试技术,将测试用例对代码块的覆盖率作为适应度值评价的一部分,通过自动化产生畸形测试数据进行模糊测试。同时将针对不同漏洞类型的测试样例放在同一种群内进化,提升了测试效率, 为提高软件的安全性提供了基础依据。 |
| 关 键 词： | 模糊测试 多种群遗传算法 代码覆盖率 效果对比 |
| 收稿时间： | 2013-06-17 |
Research on multiple population genetic algorithm in security software fuzzy test |
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| DU Xiao-jun , LIN Bo-gang , LIN Zhi-yuan , LI Ying.Research on multiple population genetic algorithm in security software fuzzy test[J].Journal of Shandong University,2013,48(7):79-84. | |
| Authors: | DU Xiao-jun LIN Bo-gang LIN Zhi-yuan LI Ying |
| Institution: | College of Mathematics and Computer Science, Key Lab of Information Security of Network Systems,Fuzhou University, Fuzhou 350108, Fujian, China |
| Abstract: | The genetic algorithm was combined with the fuzzy test technique, block of code coverage of a test case as a part of a fitness assessment to lead to the producing of abnormal test data. Test sample is assigned to different populations across to its type of vulnerabilities. It Improves test efficiency and provides a good basis for improving software security. |
| Keywords: | fuzzy test multiple population genetic algorithm code coverage effect comparison |
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