基于解析树的Java Web灰盒模糊测试方法研究

基于解析树的Java Web灰盒模糊测试 本文介绍了一种基于解析树的Java Web灰盒模糊测试方法，该方法可以提高测试用例的有效率和测试准确率。该方法首先对Java Web应用程序的输入数据包进行语法建模，创建解析树，并对解析树中的每一个叶子结点挂接一个种子池，以隔离测试用例的单个数据块。然后，通过数据包拼接生成符合Java Web应用业务格式的输入，从而提高测试用例的有效率。在测试期间，根据测试程序的执行反馈信息，为每个数据块种子单独赋予权值，以保留高质量的数据块。最后，基于条件概率学习提取数据块种子特征，以突破深度路径。 该方法的优点在于可以解决现有的测试方法和工具在测试Java Web时存在测试用例的有效率较低的问题。实验结果表明，该方法相较于现有工具取得了更好的测试准确率。 本文的主要贡献在于： 1. 提出了基于解析树的Java Web灰盒模糊测试方法，该方法可以提高测试用例的有效率和测试准确率。 2. 实现了基于解析树的Java Web应用灰盒模糊测试系统PTreeFuzz，该系统可以自动生成符合Java Web应用业务格式的输入数据包。 3. 该方法可以保留高质量的数据块，并且可以突破深度路径，提高测试用例的有效率。 该方法的应用场景包括： 1. Java Web应用程序测试：该方法可以用于测试Java Web应用程序的安全性和稳定性。 2. 漏洞挖掘：该方法可以用于挖掘Java Web应用程序中的漏洞和缺陷。 3. 软件测试：该方法可以用于测试软件的安全性和稳定性。 技术要点： 1. 解析树：解析树是一种用于描述数据结构的树形结构。该结构可以用于描述Java Web应用程序的输入数据包。 2. 种子池：种子池是一种用于存储数据块的池。该池可以用于隔离测试用例的单个数据块。 3. 条件概率学习：条件概率学习是一种机器学习算法，该算法可以用于提取数据块种子特征。 4. 灰盒模糊测试：灰盒模糊测试是一种软件测试方法，该方法可以用于测试软件的安全性和稳定性。 本文提出的基于解析树的Java Web灰盒模糊测试方法可以提高测试用例的有效率和测试准确率，解决了现有的测试方法和工具在测试Java Web时存在测试用例的有效率较低的问题。