电信技术论文_基于QRNN的网络协议模糊测试用例

文章摘要:目前，网络协议模糊测试的目标趋向于大型协议实体，而传统的测试用例过滤方法主要是基于测试对象的运行状态信息，测试对象越庞大，其执行单个测试用例的时间相应也越长。因此，针对传统的网络协议模糊测试用例过滤方法存在无效执行时间长、效率低下的问题，依据循环神经网络模型对序列数据较强的处理和预测能力，提出一种基于QRNN的网络协议模糊测试用例过滤方法。通过学习网络协议的结构特征，包括字段取值范围和字段间约束关系，该方法可以自动过滤无效测试用例，减少协议实体测试用例的执行次数。实验结果表明，与传统的网络协议模糊测试用例过滤方法相比，所提方法可以有效降低网络协议漏洞挖掘的时间成本，显著提高网络协议模糊测试的效率。

文章关键词:

论文分类号:TN915.04

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