遗传算法驱动的Android驱动模糊测试与漏洞挖掘

"基于黑盒遗传算法的Android驱动漏洞挖掘" 本文深入探讨了Android驱动漏洞挖掘的问题，特别是针对Android操作系统中的驱动程序，这些驱动程序在内核层运行，对系统的稳定性和安全性具有重大影响。传统的模糊测试技术在面对Android驱动漏洞时存在局限性，主要体现在对目标程序的理解不足、测试过程的随机性和盲目性。为了克服这些挑战，作者提出了一种创新的方法——基于黑盒测试的遗传算法。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传原理的优化技术，通常用于解决复杂问题。在此文中，该算法被应用于驱动漏洞的检测过程中。测试用例的参数由遗传算法动态调整，根据执行结果决定是保留（遗传）还是改变（变异）。这样，有效参数能够被传递至下一代测试用例，而无效参数则依据执行反馈采取特定的变异策略，有助于快速收敛到可能的漏洞区域。 为了提高漏洞挖掘的效率，作者还引入并扩展了参数优化技术。这一技术将遗传算法得到的有效参数进一步精细化，转化为特殊数据或用户预定义的数据，以更高效地实现测试目标。这样的优化步骤有助于更快地定位和暴露潜在的驱动漏洞。 文章提及的研究得到了国家自然科学基金和物联网信息安全技术北京市重点实验室的支持。主要作者何远专注于信息安全和漏洞挖掘，张玉清和张光华分别在网络安全、系统安全以及信任管理等领域有着深厚的学术背景。他们的研究工作对于提升Android系统的安全性，以及推动相关领域的技术发展具有重要意义。 这篇论文为Android驱动漏洞挖掘提供了一个新的视角，即利用遗传算法增强模糊测试的智能性和针对性。这种方法不仅提升了漏洞发现的效率，也丰富了软件安全测试的理论与实践。通过这样的技术，开发者和安全研究人员可以更有效地识别和修复Android驱动中的安全问题，保障用户的数据安全和设备稳定性。