深度学习驱动的模糊测试：种子文件生成与代码覆盖率提升

"基于深度学习的模糊测试种子生成技术" 模糊测试（Fuzzing）是一种广泛应用的软件漏洞检测技术，它通过大量变异输入数据来探测程序中的错误和异常行为。种子文件是模糊测试过程的起点，它们是用于生成变异数据的基础。种子文件的质量直接影响到测试的覆盖率和效率。传统的模糊测试种子生成主要依赖于手动选择或随机生成，这种方法往往无法有效地覆盖程序的复杂执行路径。 本文提出了一种创新的基于深度学习的种子文件生成方法，利用seq2seq（Sequence-to-Sequence）模型，这是一种在自然语言处理领域常用的模型，能够学习输入序列到输出序列的映射关系。在模糊测试的上下文中，seq2seq模型可以分析初始种子文件和这些文件在目标程序中触发的执行路径之间的关系。通过学习这种关系，模型能够生成新的种子文件，这些文件有望触发未被覆盖的执行路径，从而提高整体的代码覆盖率。 在实验中，研究人员以PDF阅读器为例，使用提出的深度学习方法生成种子文件，并观察其在目标程序中的执行效果。实验结果显示，这种方法生成的种子文件不仅具有较高的通过率，而且显著提升了代码覆盖率，证明了该方法的有效性。此外，该方法在对多种PDF阅读器进行模糊测试时，都表现出了更好的代码覆盖率提升效果，显示了其在不同软件上的普适性。 深度学习在模糊测试中的应用，为种子文件生成带来了新的思路。seq2seq模型的学习能力使得种子文件的生成更加智能化，可以根据程序的内部结构进行适应性变异，这有助于发现更多潜在的漏洞。这种方法的引入，对于提升模糊测试的效率和质量，以及增强软件的安全性具有重要意义。 这项研究为模糊测试领域提供了新的技术手段，通过深度学习模型优化种子文件生成，以达到更高的代码覆盖率和漏洞检测效果。这一方法的推广和进一步优化，有望在软件安全测试领域带来显著的进步。