【技术实现步骤摘要】
基于QRNN的有状态网络协议模糊测试用例过滤方法
本专利技术涉及网络安全领域，尤其涉及一种基于QRNN的有状态网络协议模糊测试用例过滤方法。
技术介绍
网络协议漏洞挖掘是保证网络通信安全的重要手段，模糊测试是目前常用的网络协议漏洞挖掘方法，通过生成或变异的方式构造测试用例，将其作为协议实体的输入，并监视协议实体，从而发现网络协议的安全漏洞。而对于有状态网络协议，协议实体所接收的各个报文之间具有关联性，且协议实体在处理报文后可能会出现状态变化。因此，不同于无状态网络协议模糊测试，当测试用例与协议实体状态不匹配时，测试用例可能会被协议实体直接丢弃，导致协议实体需要执行大量的无效测试用例，严重影响有状态网络协议模糊测试效率。因此，如何优化测试用例过滤方法，保证执行最小测试用例集合就能覆盖最多的路径或触发最多的崩溃，是有状态网络协议模糊测试研究的热点之一。近年来，国内外学者开始研究如何将机器学习技术应用于测试用例过滤，从而提高模糊测试效率。2017年WeiweiGong等人利用轻量的多层感知器算法扩展AFL以降低模糊测试的时...
【技术保护点】
1.一种基于QRNN的有状态网络协议模糊测试用例过滤方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n步骤S101：按照字节划分查询报文序列中的
【技术特征摘要】
1.一种基于QRNN的有状态网络协议模糊测试用例过滤方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤S101：按照字节划分查询报文序列中的M2，形成字节流向量X=<x1+1,x2+1,…,xm+1>，其中，所述查询报文序列是事先利用Wireshark从客户端和服务端之间的通信流量中提取出来的，M2是由有状态网络协议模糊测试工具确定的子序列，xi是M2的第i个字节，并且xi∈{0,1,...,255}，m是M2的总字节数；
步骤S102：将所述查询报文序列输入有状态网络协议模糊测试工具，生成测试用例，从所述测试用例中确定其中的M2’，形成字节流向量X’=<x1’+1,x2’+1,...,xn’+1>，其中，M2’是由有状态网络协议模糊测试工具确定的子序列，xi’是M2’的第i个字节且xi’∈{0,1,...,255}，n是M2’的总字节数；
步骤S103：将字节流向量X、X’中维度小的字节流向量进行尾部补零操作，使得字节流向量X、X’的维度一致，并将长度一致的两个字节流向量进行异或运算，异或运算后的字节流向量记作P，P=X⊕X’=<p1,p2,...,pk>，其中，pi是P的第i个字节且pi∈{0,1}，k=max{m,n}；
步骤S104：将字节流向量P输入训练好的有状态网络协议模糊测试用例过滤模型；所述有状态网络协议模糊测试用例过滤模型是QRNN模型；
步骤S105：所述训练好的有状态网络协议模糊测试用例过滤模型输出E，E用于表示所述测试用例的有效性，E的值为1，表示该测试用例有效；E的值为0，表示该测试用例无效。
2.如权利要求1所述的基于QRNN的有状态网络协议模糊测试用例过滤方法，其特征在于，将P中的每一个元素都视作QRNN模型中一个时刻的输入，并得到不同时刻的隐藏状态h1,h2,...,hT；用最...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘祖烈，胡志濠，黄晖，赵军，施凡，李阳，王瑞鹏，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43
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