使用禁忌搜索算法进行漏洞发现

"侯选集合-fuzzing: brute force vulnerability discovery" 本文主要介绍了禁忌搜索算法（Tabu Search）在解决问题中的应用，并提及了fuzzing技术用于暴力发现漏洞。禁忌搜索是一种优化方法，常用于解决复杂优化问题，尤其适用于多模态、非线性的优化场景。 在禁忌搜索算法中，关键概念包括： 1. 邻域：邻域是指在解决方案空间中与当前解相邻的可能解集合，SNS表示解决方案S的邻域。 2. 候选集合：候选集合由邻域中的一部分最优或评价最高的邻居组成。通常，我们会从这些邻居中选择目标值较好的元素进入下一步的考虑。 3. 禁忌对象和禁忌长度：禁忌对象是禁止在一定迭代次数内再次选择的元素，禁忌长度是这个禁止期的步数。例如，如果一个对象x被禁止t步，则在tabu表中记录tx，每次迭代后减1，直到tx等于0，该对象解除禁忌。 4. 评价函数：评价函数用于评估候选集合中的元素，可以基于目标函数或其他替代函数。它指导算法选择下一迭代的解决方案。 5. 特赦规则：当所有候选对象都成为禁忌或解禁某个对象会导致目标值显著提高时，特赦规则允许一些禁忌对象重新成为可选，以追求全局最优。 6. 记忆频率信息：算法在运行过程中记录某些信息，如好目标值的出现频率，可以用来优化禁忌长度，提高搜索效率，并判断何时停止计算。 此外，资源标签提到的“数学建模”和“教程大全”表明这可能是一份涵盖多个数学建模领域的教材，其中包括线性规划、整数规划、非线性规划等经典的优化问题解决方法，以及动态规划、图论、排队论、对策论等广泛的数学模型。这些模型和方法在工程、经济、管理等领域有着广泛应用，可以帮助解决实际问题。 线性规划是数学规划的基础，通常用于最大化或最小化线性目标函数，同时满足一组线性不等式或等式约束。例如，生产调度问题，如机床厂的案例，可以通过线性规划来确定最优生产量以最大化利润。单纯形法是求解线性规划问题的经典方法，随着计算机的发展，现在能够处理大规模的线性规划问题。 资源讨论了禁忌搜索算法在fuzzing中的应用，以及一个全面的数学建模教程，涵盖了各种优化方法和模型，这些都是解决实际问题和探索潜在漏洞的重要工具。