计算机应用研究

作者：刘明睿,宗学军,何戡,连莲,史洪岩,孙逸菲,宁博伟,

单位：1.沈阳化工大学信息工程学院,沈阳110142；2.辽宁省石油化工行业信息安全重点实验室,沈阳110142；3.沈阳工业大学人工智能学院,沈阳110870；

关键词：工业控制协议,生成对抗网络,多尺度信息熵,漏洞挖掘,模糊测试,

基金：辽宁省应用基础研究计划资助项目(2025JH2/101300012)；辽宁省科技重大专项项目(2024JH1/11700049)；辽宁省自然科学基金资助项目(2023-MSLH-273)；辽宁省科学技术计划资助项目(2023JH1/10400082)；；

针对模糊测试在工业控制协议领域中存在的测试用例冗余度高、盲目变异等问题，提出一种基于多尺度信息熵（MSIE）的工业控制协议模糊测试方法。该方法采用策略优化的生成对抗网络（WSGAN）学习工业控制协议格式规范，其生成器训练采用近端策略优化（PPO）结合蒙特卡罗树搜索（MCTS），实现生成策略的动态优化与稳定更新。通过MSIE划分工业控制协议的固定字段和可变字段，采用WRD算法计算测试样本之间的相似度，根据字段划分结果对相似度高的测试样本进行变异，以降低测试冗余度并进行针对性突变。基于上述方法，设计了一种通用模糊测试框架MSIEFuzzer，并在辽宁省石油化工行业信息安全重点实验室的典型能源企业工业场景攻防演练靶场上进行实验验证。其相比WGANFuzzer、GANFuzz、PeachFuzzer，MSIEFuzzer生成的测试用例具有更高的接收率和多样性，且异常触发率分别提高19.35%、42.33% 和70.03%，证明了MSIEFuzzer的有效性和普适性。

来源：2026年第5期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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