摘要

针对当前覆盖率导向的灰盒模糊测试路径覆盖不均衡问题,提出了一种融合种间热度的灰盒模糊测试方法.首先利用路径覆盖反馈信息度量了种间热度.进一步借鉴热传导思想,设计了一种融合种间热度的能量调控算法,动态计算变异阶段分配给每个种子的能量.最终使得各路径被执行次数趋于均衡,从而提高灰盒模糊测试的代码覆盖率.基于5个真实应用程序与LAVA-M数据集对比了该方法与现有灰盒模糊测试方法,实验结果表明:该方法对目标程序路径覆盖更为均衡,在24 h内发现的路径总数较之AFL提高28.24%,较之其他先进模糊测试方法平均提高20.25%.