面向网络服务器的灰盒模糊测试系统的研究与实现
这是一篇关于灰盒模糊测试,网络服务器,测试用例价值,变异算子的论文, 主要内容为随着互联网井喷式的发展,计算机程序从传统的单机模式向联网模式进行转变,网络服务器程序充当着这些联网应用的后台数据提供方的角色,网络服务器已经成为互联网生态中不可获取的重要组成部分。一旦网络服务器程序中存在的漏洞被不法分子利用,将给政企网络平台造成了大量损失。灰盒模糊测试技术已经被应用在对网络服务器程序的漏洞挖掘中,提高灰盒模糊测试技术在对网络服务器程序进行漏洞挖掘的效率具有重大的现实意义。现有的灰盒模糊测试工具在面向网络服务器的漏洞挖掘场景下,由于网络服务器存在对协议报文的格式进行解析的模块,导致灰盒模糊测试的整体路径覆盖率增长低效,进一步导致对测试用例的有效性价值识别更容易陷入瓶颈。在种子变异环节,现有的模糊测试工具采用随机的方式选择调度变异算子,导致生成的有效测试用例数量低。本论文研究了在面向网络服务器程序场景下的多种测试用例价值识别方式与种子变异环节利用测试用例价值调整变异算子的选择调度算法,设计并实现了一套面向网络服务器程序的灰盒模糊测试系统。主要研究成果如下:(1)针对在网络服务器程序场景下,灰盒模糊测试的测试反馈阶段对测试用例的价值识别陷入瓶颈的问题,本文提出了基于多重价值识别指标的测试用例价值识别增强策略。本文保留了传统的对有效测试用例价值识别的指标,即以测试用例造成程序崩溃和测试用例覆盖了新的路径分支识别为有价值的测试用例。本文提出了在网络服务器程序的灰盒模糊测试场景下以测试用例的报文格式合规性作为测试用例的价值识别指标。测试用例的报文格式合规性的价值识别指标在灰盒模糊测试工具在路径分支探索陷入瓶颈时被用于识别测试用例的价值,增强了面向网络服务器场景下灰盒模糊测试器在测试反馈阶段的测试用例价值识别能力。(2)为了提高灰盒模糊测试在变异阶段产生有效测试用例的数量,本文提出了基于强化学习算法和测试用例价值的变异算子调度算法。本文将变异算子的调度看作是强化学习中的多臂老虎机的决策问题,使用测试用例的价值计算各个变异算子动作的奖励值,然后通过奖励值和变异算子旧的期望值计算变异算子新的期望值。本文使用基于强化学习算法和测试用例价值的变异算子调度算法实现了模糊器RVMO-AFL。(3)为了满足平台化的对面向网络服务器进行灰盒模糊测试的需求,本文设计并实现了面向网络服务器的灰盒模糊测试系统。该系统基于浏览器-服务器(B-S)架构,通过网页的形式提供网络服务器程序的灰盒模糊测试服务。该系统包含输入模块、预处理模块、动态测试模块、结果展示模块、控制模块。该系统使用了 Redis、MySQL、Minio进行数据存储和文件存储,使用Docker技术进行统一环境部署。
具有新型遗传特征的蚁群算法在二次分配问题中的应用
这是一篇关于蚁群算法,二次分配问题,组合优化,遗传算法,杂交算子,变异算子的论文, 主要内容为蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)是一种新型智能仿生类随机搜索算法,是受到蚂蚁在觅食过程中建立蚁巢到食物最短路径时的搜索机制启发而提出的一种算法。 其特点在于:个体功能相对较弱,联系方法间接,而且没有监视机构。本质上是一种并行的,自组织的算法,它可应用于更好的组织大数目实体的相互作用过程。在求解一系列困难的组合优化问题上,取得了成效,成为解决TSP、VRP、QAP、JSP等典型问题的一种新型强有力算法。 蚁群算法中存在着几个重要的算法策略:①选择策略。信息素浓度越大的路径,被选择的概率越大;②更新策略。路径上面的信息素浓度会随蚂蚁的经过而增长,而且同时也随时间的推移逐渐减小;③协同策略。蚂蚁之间实际上是通过信息素浓度来达到间接的互相通讯、协同工作。这样的策略使得蚁群算法在初始解的基础上经过一段时间后能够发现其中的最优解。 蚁群算法的主要特征是正反馈和隐并行性。正反馈机制可以快速发现优化解。隐并行性通过多个个体之间的并行交换信息素可防止算法陷入局部最优解,并可使算法收敛于解空间的一个子集,有利于对解空间进行进一步搜索,发现较好解。蚁群算法在处理大规模优化问题时效率很低。为此我们本文中对蚁群算法提出了一些改进和对影响解的参数进行了分析,得出了一些有益的结论。 (1)引入杂交及变异机制,提出了一种具有新型遗传特征的蚁群算法,在减少计算时间的同时可避免早熟现象。 (2)引入3-opt方法对问题求解进行局部优化。
面向网络服务器的灰盒模糊测试系统的研究与实现
这是一篇关于灰盒模糊测试,网络服务器,测试用例价值,变异算子的论文, 主要内容为随着互联网井喷式的发展,计算机程序从传统的单机模式向联网模式进行转变,网络服务器程序充当着这些联网应用的后台数据提供方的角色,网络服务器已经成为互联网生态中不可获取的重要组成部分。一旦网络服务器程序中存在的漏洞被不法分子利用,将给政企网络平台造成了大量损失。灰盒模糊测试技术已经被应用在对网络服务器程序的漏洞挖掘中,提高灰盒模糊测试技术在对网络服务器程序进行漏洞挖掘的效率具有重大的现实意义。现有的灰盒模糊测试工具在面向网络服务器的漏洞挖掘场景下,由于网络服务器存在对协议报文的格式进行解析的模块,导致灰盒模糊测试的整体路径覆盖率增长低效,进一步导致对测试用例的有效性价值识别更容易陷入瓶颈。在种子变异环节,现有的模糊测试工具采用随机的方式选择调度变异算子,导致生成的有效测试用例数量低。本论文研究了在面向网络服务器程序场景下的多种测试用例价值识别方式与种子变异环节利用测试用例价值调整变异算子的选择调度算法,设计并实现了一套面向网络服务器程序的灰盒模糊测试系统。主要研究成果如下:(1)针对在网络服务器程序场景下,灰盒模糊测试的测试反馈阶段对测试用例的价值识别陷入瓶颈的问题,本文提出了基于多重价值识别指标的测试用例价值识别增强策略。本文保留了传统的对有效测试用例价值识别的指标,即以测试用例造成程序崩溃和测试用例覆盖了新的路径分支识别为有价值的测试用例。本文提出了在网络服务器程序的灰盒模糊测试场景下以测试用例的报文格式合规性作为测试用例的价值识别指标。测试用例的报文格式合规性的价值识别指标在灰盒模糊测试工具在路径分支探索陷入瓶颈时被用于识别测试用例的价值,增强了面向网络服务器场景下灰盒模糊测试器在测试反馈阶段的测试用例价值识别能力。(2)为了提高灰盒模糊测试在变异阶段产生有效测试用例的数量,本文提出了基于强化学习算法和测试用例价值的变异算子调度算法。本文将变异算子的调度看作是强化学习中的多臂老虎机的决策问题,使用测试用例的价值计算各个变异算子动作的奖励值,然后通过奖励值和变异算子旧的期望值计算变异算子新的期望值。本文使用基于强化学习算法和测试用例价值的变异算子调度算法实现了模糊器RVMO-AFL。(3)为了满足平台化的对面向网络服务器进行灰盒模糊测试的需求,本文设计并实现了面向网络服务器的灰盒模糊测试系统。该系统基于浏览器-服务器(B-S)架构,通过网页的形式提供网络服务器程序的灰盒模糊测试服务。该系统包含输入模块、预处理模块、动态测试模块、结果展示模块、控制模块。该系统使用了 Redis、MySQL、Minio进行数据存储和文件存储,使用Docker技术进行统一环境部署。
基于多目标优化的混合推荐算法研究与应用
这是一篇关于推荐算法,多目标优化算法,混合推荐算法,变异算子,NSGA-Ⅲ的论文, 主要内容为随着信息化时代的到来,网络信息量呈指数性的增长,如何让用户在海量的信息中精准的获取自己想要的信息已经成为了大家的共识,推荐系统的出现在一定程度上解决了这个问题。但是由于用户需求的日益多样化,仅以准确度作为推荐系统的评价指标已经不足以满足用户的需求,本课题将推荐的准确率、多样性和新颖度等指标作为推荐的评价标准,将多目标优化算法和混合推荐算法结合,充分利用不同推荐算法的优势,为用户提供更优的推荐列表。本文的主要工作包括:(1)针对NSGA-III算法收敛性较低、多样性不足的问题,对算法中的变异算子进行改进,将个体的适应度值引入突变概率,引导个体朝着更好的方向发展。根据不同变异算子对收敛性和多样性的侧重不同,在迭代的不同时期采用不同的变异算子,以获取综合性能更好的算子,优化NSGA-III算法的性能。在DTLZ系列标准测试函数上的实验结果表明,改进变异算子的NSGA-III算法表现出了更好的性能。(2)多目标优化推荐模型的构建与应用。将基于用户的推荐、基于物品的推荐和基于矩阵分解推荐算法用并行式的方法进行混合,生成候选推荐列表。为了满足用户的个性化需求,将推荐的推荐率、多样性和新颖度作为目标函数,使用多目标优化算法NSGA-III优化推荐列表,最后从候选推荐列表中选择最优的推荐列表进行推荐。以推荐的准确率、多样性和新颖度等指标作为推荐算法的评价标准,在Filmtrust和Movielens数据集上进行仿真实验,将基于多目标优化的混合推荐算法与基于用户的推荐、基于物品的推荐和基于矩阵分解推荐算法进行实验对比,实验结果表明,在推荐效果方面,本文算法具有更高的推荐指数,能产生更符合用户需求的推荐列表。
面向网络服务器的灰盒模糊测试系统的研究与实现
这是一篇关于灰盒模糊测试,网络服务器,测试用例价值,变异算子的论文, 主要内容为随着互联网井喷式的发展,计算机程序从传统的单机模式向联网模式进行转变,网络服务器程序充当着这些联网应用的后台数据提供方的角色,网络服务器已经成为互联网生态中不可获取的重要组成部分。一旦网络服务器程序中存在的漏洞被不法分子利用,将给政企网络平台造成了大量损失。灰盒模糊测试技术已经被应用在对网络服务器程序的漏洞挖掘中,提高灰盒模糊测试技术在对网络服务器程序进行漏洞挖掘的效率具有重大的现实意义。现有的灰盒模糊测试工具在面向网络服务器的漏洞挖掘场景下,由于网络服务器存在对协议报文的格式进行解析的模块,导致灰盒模糊测试的整体路径覆盖率增长低效,进一步导致对测试用例的有效性价值识别更容易陷入瓶颈。在种子变异环节,现有的模糊测试工具采用随机的方式选择调度变异算子,导致生成的有效测试用例数量低。本论文研究了在面向网络服务器程序场景下的多种测试用例价值识别方式与种子变异环节利用测试用例价值调整变异算子的选择调度算法,设计并实现了一套面向网络服务器程序的灰盒模糊测试系统。主要研究成果如下:(1)针对在网络服务器程序场景下,灰盒模糊测试的测试反馈阶段对测试用例的价值识别陷入瓶颈的问题,本文提出了基于多重价值识别指标的测试用例价值识别增强策略。本文保留了传统的对有效测试用例价值识别的指标,即以测试用例造成程序崩溃和测试用例覆盖了新的路径分支识别为有价值的测试用例。本文提出了在网络服务器程序的灰盒模糊测试场景下以测试用例的报文格式合规性作为测试用例的价值识别指标。测试用例的报文格式合规性的价值识别指标在灰盒模糊测试工具在路径分支探索陷入瓶颈时被用于识别测试用例的价值,增强了面向网络服务器场景下灰盒模糊测试器在测试反馈阶段的测试用例价值识别能力。(2)为了提高灰盒模糊测试在变异阶段产生有效测试用例的数量,本文提出了基于强化学习算法和测试用例价值的变异算子调度算法。本文将变异算子的调度看作是强化学习中的多臂老虎机的决策问题,使用测试用例的价值计算各个变异算子动作的奖励值,然后通过奖励值和变异算子旧的期望值计算变异算子新的期望值。本文使用基于强化学习算法和测试用例价值的变异算子调度算法实现了模糊器RVMO-AFL。(3)为了满足平台化的对面向网络服务器进行灰盒模糊测试的需求,本文设计并实现了面向网络服务器的灰盒模糊测试系统。该系统基于浏览器-服务器(B-S)架构,通过网页的形式提供网络服务器程序的灰盒模糊测试服务。该系统包含输入模块、预处理模块、动态测试模块、结果展示模块、控制模块。该系统使用了 Redis、MySQL、Minio进行数据存储和文件存储,使用Docker技术进行统一环境部署。
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