计算机应用研究

作者：张冠宇,尚文利,张博文,陈春雨,张锐,

单位：1.中国科学院网络化控制系统重点实验室,沈阳110016；2.沈阳建筑大学信息与控制工程学院,沈阳110168；3.中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳110016；4.中国科学院机器人与智能制造创新研究院,沈阳110169；5.中国科学院大学,北京100049；

关键词：工控协议测试,遗传算法,模糊测试,漏洞挖掘,

基金：国家重点研发计划项目(2018YFB2004200)；国家自然科学基金项目(61773368)；2019年工业互联网创新发展工程—工业企业网络安全综合防护平台资助项目；国家电网公司科技项目(52110418001B)；；

模糊测试在工控协议的漏洞挖掘中有很好的适用性，但传统的模糊测试存在着用例的生成工作量大、失效率高等弊端。为了解决这些问题，设计了一个结合遗传算法与模糊测试的工控协议模糊测试器GA-Fuzzer，并引入基于维度变换的用例空间模型和危险点的概念。在GA-Fuzzer中，构造了更有效的动态适应度函数，同时设计了动态变异算子和交叉算子优化测试用例。在相同实验环境下，分别采用开源模糊测试方法Peach以及GA-Fuzzer对目标进行测试，结果显示GA-Fuzzer可有效改善传统遗传算法过早收敛的问题，且与Peach相比，达到相同的测试预期所使用的用例数量降低27.20%，测试时间降低34.82%。

来源：2021年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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