一种基于强化学习的工控协议模糊测试系统和方法
基本信息
| 申请号 | CN202210517682.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114661621A | 公开（公告）日 | 2022-06-24 |
| 申请公布号 | CN114661621A | 申请公布日 | 2022-06-24 |
| 分类号 | G06F11/36（2006.01）I;G06N20/00（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张钶;还约辉;杨根科;褚健 | 申请（专利权）人 | 上海交通大学宁波人工智能研究院 |
| 代理机构 | 上海剑秋知识产权代理有限公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 315012浙江省宁波市海曙区南门街道南站西路29号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于强化学习的工控协议模糊测试系统和方法，涉及工控协议安全领域，所述系统包括：种子池、协议格式的数据模型、变异策略学习模块；测试用例生成模块；测试用例修正模块；程序执行检测模块。所述方法包括以下步骤：步骤1、选择待测的工控协议，根据所述工控协议的协议格式提取数据块；步骤2、初始化种子池和变异策略学习模块；步骤3、开始调度所述种子池；步骤4、提取选取的所述种子的状态，并使用ε贪心策略选择所述数据块的变异策略；步骤5、进行变异；步骤6、对变异后的第二实例进行修正；步骤7、程序执行检测模块进行检测；步骤8、重置种子，回到所述步骤3进行循环模糊测试，直到人为停止或达到设定目标。 |
