检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2025年第1期36卷 399-423页

作者：梁杰吴志镛符景洲朱娟姜宇孙家广清华大学软件学院北京100084 湖北文理学院物理与电子工程学院湖北襄阳441053

数据库管理系统(DBMS)是用于高效存储、管理、分析数据的基础软件,在现代数据密集型应用中起着举足轻重的作用.数据库管理系统中存在的漏洞则对数据的安全性和应用的正常运行造成巨大威胁.模糊测试是当前最为流行的动态漏洞检测技术之一... 详细信息

数据库管理系统(DBMS)是用于高效存储、管理、分析数据的基础软件,在现代数据密集型应用中起着举足轻重的作用.数据库管理系统中存在的漏洞则对数据的安全性和应用的正常运行造成巨大威胁.模糊测试是当前最为流行的动态漏洞检测技术之一,它已经被应用于分析DBMS,并发现许多漏洞.分析DBMS的测试需求和难点,提出对DBMS进行模糊测试的一般框架,同时分析DBMS模糊测试工具面临的挑战和需要支持的维度;接着从挖掘不同类型漏洞的角度介绍典型的DBMS模糊测试工具;然后总结包括SQL表达式合成、代码覆盖追踪、测试准则构建在内的DBMS模糊测试的关键技术.接着就测试的覆盖率,生成测试用例的语法语义正确性和漏洞的发现能力对当前的几个流行模糊测试工具进行评估.最后,讨论当前DBMS模糊测试技术研究和实践中面临的问题,并对未来的研究方向进行展望.

关键词：数据库管理系统模糊测试漏洞挖掘

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一种基于加权状态选择的LTE NAS协议模糊测试方法

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信息安全研究 2025年第1期11卷 12-20页

作者：廖显锋吴礼发南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210023

NAS协议是LTE(long-term evolution)网络中移动设备与核心网络之间的主要控制面协议,其安全性对于保障整个4G网络稳健安全运行具有重要意义.模糊测试是一种广泛使用的漏洞挖掘技术,现有的模糊测试方法应用于NAS(non-access stratum)协... 详细信息

NAS协议是LTE(long-term evolution)网络中移动设备与核心网络之间的主要控制面协议,其安全性对于保障整个4G网络稳健安全运行具有重要意义.模糊测试是一种广泛使用的漏洞挖掘技术,现有的模糊测试方法应用于NAS(non-access stratum)协议时存在测试效率低、测试用例难以构建等问题.为了解决这些问题,提出了一种基于权重的测试状态选择算法:以NAS协议状态机为基础,根据测试反馈动态地调整每个测试状态的权重;以消息元素IE为最小单位设计了测试用例生成算法;实现了模糊测试工具NASFuzzer并对开源核心网open5GS及真实终端设备进行测试.测试结果表明,该方法能够有效挖掘LTE NAS协议实现中的漏洞.

关键词： LTE NAS 模糊测试状态选择漏洞挖掘

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TDRFuzzer:基于自适应动态区间策略的工业控制协议模糊测试方法

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计算机应用 2025年

作者：宗学军韩冰王国刚宁博伟何戡连莲沈阳化工大学信息工程学院辽宁省石油化工行业信息安全重点实验室(沈阳化工大学) 沈阳工业大学人工智能学院

针对模糊测试在工业控制协议应用中存在测试用例接受率(TCAR)低、多样性不足等问题，提出一种基于自适应动态区间策略的工业控制协议模糊测试方法。该方法将循环神经网络(RNN)加入Transformer的自注意力(Self-Attention)机制，构建协议... 详细信息

针对模糊测试在工业控制协议应用中存在测试用例接受率(TCAR)低、多样性不足等问题，提出一种基于自适应动态区间策略的工业控制协议模糊测试方法。该方法将循环神经网络(RNN)加入Transformer的自注意力(Self-Attention)机制，构建协议特征提取模型，RNN通过滑动窗口提取数据的局部特征，输入自注意力机制进行全局特征提取，保证测试用例的接受率。注意力块间添加残差连接传递权重分数，提高计算效率。生成过程定义动态区间策略，调节模型在任意时间步的采样范围，增加测试用例的多样性。测试过程中构建字段自适应重要性函数，定位变异关键字段。基于上述方法，设计了模糊测试框架TDRFuzzer，采用ModbusTCP、S7comm和Ethernet/IP3种工业协议进行实验评估：相较于GANFuzzer、WGANFuzzer、PeachFuzzer 3种模型，TDRFuzzer模糊测试框架的TCAR指标显著提高，且漏洞检测率(VDR)分别提高了0.073、0.035、0.150个百分点。表明TDRFuzzer具备更强的工控协议漏洞挖掘能力。

关键词：模糊测试工业控制协议漏洞挖掘 Transformer 循环神经网络

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基于多尺度潜在特征表示的工业控制协议模糊测试方法

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计算机应用研究 2025年第2期42卷 545-554页

作者：连莲孙世明王国刚宁博伟何戡孙逸菲宗学军沈阳化工大学信息工程学院沈阳110142 辽宁省石油化工行业信息安全重点实验室沈阳110142 沈阳工业大学人工智能学院沈阳110870

工业控制协议(ICP)由于缺乏认证、授权和加密等安全措施,存在大量漏洞,对工业控制系统(ICS)的安全构成重大威胁。模糊测试作为一种主流的漏洞挖掘技术,在ICP中的应用存在测试用例接收率低和多样性不足的问题。为了解决这些问题,提高ICP... 详细信息

工业控制协议(ICP)由于缺乏认证、授权和加密等安全措施,存在大量漏洞,对工业控制系统(ICS)的安全构成重大威胁。模糊测试作为一种主流的漏洞挖掘技术,在ICP中的应用存在测试用例接收率低和多样性不足的问题。为了解决这些问题,提高ICP漏洞挖掘效率,提出了基于多尺度潜在特征表示(multi-scale latent feature representation)的工业控制协议模糊测试方法。该方法将Transformer与生成对抗网络(GAN)在潜在空间中相结合,使用Transformer获取协议报文潜在特征的向量表示,并通过一个动态的多尺度判别器捕捉潜在表示序列中ICP不同尺度的语义信息,融合局部字段特征和全局语义特征,提升测试用例的接收率。此外,引入自对抗学习策略对生成对抗网络进行训练,降低潜在特征表示的冗余,增加测试用例的多样性。基于上述方法,设计了一个通用的ICP模糊测试框架MLFRFuzzer,采用S7comm、Ethernet/IP和Modbus/TCP三种ICP对其性能进行评估,实验结果表明MLFRFuzzer生成的测试用例接收率更高并且更具多样性,异常触发率相较于DCGANFuzzer、WGANFuzzer和PeachFuzzer分别提高23.76%、44.07%和71.96%,验证了MLFRFuzzer的有效性与普适性,与传统的ICP模糊测试方法相比,具有更强的漏洞挖掘能力。

关键词：工业控制协议潜在特征表示动态多尺度判别器 Transformer 自对抗学习模糊测试漏洞挖掘

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基于模糊测试的Java反序列化漏洞挖掘

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信息网络安全 2025年第1期25卷 1-12页

作者：王鹃张勃显张志杰谢海宁付金涛王洋武汉大学国家网络安全学院武汉430072 空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉430072 山东浪潮科学研究院有限公司济南250013

随着反序列化技术在Java Web应用开发中的广泛应用,针对Java反序列化机制的攻击也日益增多,已严重威胁Java Web应用的安全性。当前主流的黑名单防范机制无法有效防御未知的反序列化漏洞利用,而现有的Java反序列化漏洞挖掘工具大多依赖... 详细信息

随着反序列化技术在Java Web应用开发中的广泛应用,针对Java反序列化机制的攻击也日益增多,已严重威胁Java Web应用的安全性。当前主流的黑名单防范机制无法有效防御未知的反序列化漏洞利用,而现有的Java反序列化漏洞挖掘工具大多依赖静态分析方法,检测精确度较低。文章提出一种基于模糊测试的Java反序列化漏洞挖掘工具DSM-Fuzz,该工具首先通过对字节码进行双向追踪污点分析,提取所有可能与反序列化相关的函数调用链。然后,利用基于TrustRank算法的函数权值分配策略,评估函数与反序列化调用链的关联性,并根据相关性权值对模糊测试种子分配能量。为进一步优化测试用例的语法结构和语义特征,文章设计并实现了一种基于反序列化特征的种子变异算法。该算法利用反序列化的Java对象内部特征优化种子变异过程,并引导模糊测试策略对反序列化漏洞调用链进行路径突破。实验结果表明,DSM-Fuzz在漏洞相关代码覆盖量方面较其他工具提高了约90%。此外,该工具还在多个主流Java库中成功检测出50%的已知反序列化漏洞,检测精确度显著优于其他漏洞检测工具。因此,DSM-Fuzz可有效辅助Java反序列化漏洞的检测和防护。

关键词： Java反序列化漏洞模糊测试污点分析漏洞挖掘程序调用图

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基于LLM的多媒体原生库模糊测试研究

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信息网络安全 2025年第3期 403-414页

作者：解梦飞傅建明姚人懿武汉大学国家网络安全学院武汉430072 空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉430072

多媒体原生库通过C/C++语言直接操作底层系统资源,在显著提升音视频数据处理效率的同时,也引入了持久的内存安全威胁。然而,现有的原生库模糊测试研究不仅缺乏对多媒体库的针对性,还难以实现对闭源二进制程序的运行时监控机制。文章提... 详细信息

多媒体原生库通过C/C++语言直接操作底层系统资源,在显著提升音视频数据处理效率的同时,也引入了持久的内存安全威胁。然而,现有的原生库模糊测试研究不仅缺乏对多媒体库的针对性,还难以实现对闭源二进制程序的运行时监控机制。文章提出一种基于LLM的多媒体原生库模糊测试方案MediaFuzzer,通过自启发式的LLM问询方案,MediaFuzzer能够准确提取蕴含在函数签名中的功能语义信息,并进一步筛选出潜在的多媒体原生库函数作为执行入口。随后,MediaFuzzer设计并实现了基于模拟执行的模糊测试框架,能够在系统依赖、内存管控和代码执行3个层次构建完整的运行时监控机制,从而实现覆盖率导向的输入变异以及主动捕获内存异常行为。实验结果表明,MediaFuzzer从500个移动应用中识别出7类共1557个多媒体函数,成功挖掘到WhatsApp中的1个已公开漏洞以及包括微信在内的3个零日漏洞。

关键词：多媒体原生库模糊测试内存安全大语言模型

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面向智能系统开源模糊测试框架优化技术研究

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信息网络安全 2025年第4期 587-597页

作者：韦超仁夏万煦屈刚白万荣杨立群北京航空航天大学国家卓越工程师学院国家电网有限公司华东分部国网甘肃省电力公司电力科学研究院北京航空航天大学网络空间安全学院

随着智能系统中应用软件的普及,保障软件的安全性对提升智能系统的可靠性至关重要。现有的模糊测试技术虽然能够在一定程度上揭示软件安全缺陷,但同时也面临着测试效果差和测试效率低的问题。针对上述问题,文章提出一种基于变异敏感的... 详细信息

随着智能系统中应用软件的普及,保障软件的安全性对提升智能系统的可靠性至关重要。现有的模糊测试技术虽然能够在一定程度上揭示软件安全缺陷,但同时也面临着测试效果差和测试效率低的问题。针对上述问题,文章提出一种基于变异敏感的模糊测试方法（Seq2Seq-Fuzzer）。首先,提出4种基于改进LSTM和Transformer的Seq2Seq模型,通过构建基于objdump、readelf等程序的字节向量数据集,对所提的模型进行训练。然后,使用Seq2Seq模型对模糊测试器AFL进行优化,预测有效的变异策略和变异位置对,解决AFL模糊测试随机性大、效率低的问题。最后,对所提的AFL优化方法进行评估。实验结果表明,在对objdump、readelf和nm的测试中,Seq2Seq-Fuzzer的代码覆盖率较AFL最高提升了56.8%,并成功发现了21个针对objdump的程序的崩溃。

关键词：智能系统模糊测试 Seq2Seq Transformer LSTM

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基于程序分析的二进制软件模糊测试

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计算机系统应用 2025年第1期34卷 294-307页

作者：王文婷孙嘉珺万逸峰王文杰田东海浙江大学控制科学与工程学院杭州310027 北京理工大学软件安全工程技术北京市重点实验室北京100081 国网山东省电力公司电力科学研究院济南250003

针对现有二进制模糊测试难以深入程序内部发现漏洞这一问题,提出一种融合硬件程序追踪、静态分析和混合执行3种技术的多角度优化方案.首先,利用静态分析和硬件追踪评估程序路径复杂度及执行概率;之后,根据路径复杂度与执行概率进行种子... 详细信息

针对现有二进制模糊测试难以深入程序内部发现漏洞这一问题,提出一种融合硬件程序追踪、静态分析和混合执行3种技术的多角度优化方案.首先,利用静态分析和硬件追踪评估程序路径复杂度及执行概率;之后,根据路径复杂度与执行概率进行种子选择和变异能量分配;同时,利用混合执行辅助种子生成并记录关键字节用于针对性变异.实验结果表明,相比现有模糊测试方案,该方案在多数情况下能发现更多的程序路径和crash.

关键词：模糊测试硬件程序追踪静态分析混合执行二进制软件

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基于黑盒模糊测试的安全协议逻辑漏洞检测

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信息工程大学学报 2025年第1期26卷 105-112页

作者：赵栋梁顾纯祥郑永辉张协力信息工程大学河南郑州450001

针对安全协议实现中可能存在的逻辑错误,提出一种基于黑盒模糊测试的安全协议逻辑漏洞检测方法。将异常的协议交互行为建模为确定有限自动机(DFA),从模糊测试交互数据中提取抽象执行序列并判断其能否被DFA接受,以实现在黑盒条件下检测... 详细信息

针对安全协议实现中可能存在的逻辑错误,提出一种基于黑盒模糊测试的安全协议逻辑漏洞检测方法。将异常的协议交互行为建模为确定有限自动机(DFA),从模糊测试交互数据中提取抽象执行序列并判断其能否被DFA接受,以实现在黑盒条件下检测目标逻辑错误和异常行为的功能;基于DFA状态信息驱动测试序列生成,引导模糊测试探索深层协议状态空间,以提高模糊测试发现错误和异常的概率。基于该方法实现通用的黑盒协议模糊测试框架BDFuzz以及特定于IPsec协议的测试模块,在多个广泛应用的IPsec协议实现上进行实验,发现多个违反协议规范的异常行为和能够导致目标程序崩溃的漏洞。

关键词：安全协议密码协议模糊测试网络安全漏洞挖掘

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基于强化学习的智能合约模糊测试

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通信技术 2025年第1期58卷 82-90页

作者：谈聪李钊廖思捷秦素娟北京邮电大学网络安全学院北京100876 中国电子科技集团公司第三十研究所四川成都610041

随着区块链技术的迅猛发展,智能合约在数字资产交易等领域的应用日益广泛。然而,其安全漏洞问题也日益凸显,对区块链系统的安全性构成了严重威胁。鉴于此,提出了一种基于强化学习的智能合约模糊测试方法 RL_soFuzzer,以提高智能合约的... 详细信息

随着区块链技术的迅猛发展,智能合约在数字资产交易等领域的应用日益广泛。然而,其安全漏洞问题也日益凸显,对区块链系统的安全性构成了严重威胁。鉴于此,提出了一种基于强化学习的智能合约模糊测试方法 RL_soFuzzer,以提高智能合约的安全检测效率。传统的模糊测试方法需生成大量的交易序列来触发潜在漏洞,会导致状态空间爆炸和代码覆盖率低下。RL_soFuzzer利用强化学习技术对内存快照进行调度,并结合数据流相关性排序,进行深度检测。同时引入了基于拓扑排序的函数状态变量排序机制,减少测试过程中的不确定性。实验结果表明,RL_soFuzzer在代码覆盖率和漏洞检测能力上显著优于传统方法,在实际应用中性能卓越。

关键词：区块链智能合约模糊测试强化学习拓扑排序

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