【摘 要】
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为解决KLEE中STP求解器无法对非线性求解约束条件求解的问题,将改进的遗传算法应用于KLEE中自动生成软件漏洞测试用例。通过改进遗传算法,将其应用于求解非线性方程并编程实
【机 构】
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电子科技大学电子科学技术研究院,中国电子科技集团公司电子科学研究院,首都师范大学管理学院,云南民族大学云南省高校物联网应用技术重点实验室
【基金项目】
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云南民族大学云南省高校物联网应用技术重点实验室开放基金项目
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为解决KLEE中STP求解器无法对非线性求解约束条件求解的问题,将改进的遗传算法应用于KLEE中自动生成软件漏洞测试用例。通过改进遗传算法,将其应用于求解非线性方程并编程实现求解模块;通过KLEE的改进,让其能够调用遗传算法求解模块与STP求解器共同运行;通过接口的对接,完成KLEE中两个求解模块的并行运行,自动生成软件漏洞的测试用例。对比实验自动生成测试用例数据与原来KLEE的求解数据,对比结果表明了改进的遗传算法可应用于KLEE自动生成测试用例,其具有可行性、正确性、有效性。
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