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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種自動選取模糊器組合的集成模糊測試方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116010281B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310117824.6，技術領域涉及：G06F11/3668；該發明授權一種自動選取模糊器組合的集成模糊測試方法和系統是由徐向華;孫語韜設計研發完成，并于2023-02-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種自動選取模糊器組合的集成模糊測試方法和系統在說明書摘要公布了：本發明提出了一種自動選取模糊器組合的集成模糊測試方法和系統。本發明分為訓練階段和測試階段。訓練階段包括：首先，在各個選定的待測程序上，依次測試各可選模糊器在該待測程序上的性能表現；然后，根據得到的在每個待測程序上單獨使用各可選模糊器的性能，分別計算出在每個模糊器上各種模糊器組合的性能期望；最后，構建一個包含特征提取部分和分類部分的代碼分類網絡。測試階段包括：將待測程序輸入代碼分類網絡，得到相適應的模糊器組合；然后，使用這個模糊器組合對待測程序進行并行化測試，測試結束后收集全部測試結果并去重。本發明能夠自動為待測程序選擇適合的模糊器組合，實現異構模糊器并行化方式的集成測試，提高模糊測試性能。

本發明授權一種自動選取模糊器組合的集成模糊測試方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種自動選取模糊器組合的集成模糊測試方法，其特征在于：分為訓練階段和測試階段； 其中，訓練階段分為三個步驟： 1-1、評估單個模糊器的性能：在各個選定的待測程序上，依次測試所有可選模糊器在該待測程序上的性能表現； 1-2、預測模糊器組合在各待測程序上的測試性能：根據上一步得到的在每個待測程序上單獨使用各可選模糊器的性能，分別計算出在每個模糊器上各種模糊器組合的性能期望； 1-3、構建和訓練待測程序分類網絡：構建一個包含特征提取部分和分類部分的代碼分類網絡，首先使用公開的代碼分類數據集訓練該網絡，然后使用遷移學習的方法，使其實現根據待測程序的特征給出適合的模糊器組合的功能； 使用常用的代碼分類網絡的特征提取部分和兩層全連接層組成的分類部分構建分類網絡；在訓練此網絡時，首先使用公開的代碼分類任務數據集訓練該網絡；然后使用遷移學習的方法，訓練一個可以根據待測目標特征自動給出其最適合的模糊器組合的網絡； 構建與訓練待測程序分類網絡的流程滿足以下步驟： 1-3-1、使用代碼分類網絡的特征提取部分與兩層全連接層組成的分類部分組成基礎的代碼分類網絡； 1-3-2、使用公開的程序分類任務數據集訓練隨機初始化的驟1-3-1中的代碼分類網絡； 1-3-3重新構建一個網絡結構與步驟1-3-1中的神經網絡完全相同的新的代碼分類網絡Ⅰ，使用步驟1-3-2練完的特征提取部分初始化其中的特征提取部分，并隨機初始化最后的分類網絡部分； 1-3-4使用每個模糊測試待測程序和其最佳的模糊器組合來訓練新的代碼分類網絡Ⅰ； 1-3-5保存步驟1-3-4得到的訓練完成的代碼分類網絡Ⅰ以供測試階段使用； 測試時，將待測程序輸入訓練好的代碼分類網絡Ⅰ獲得其分類，然后獲得適合該分類的模糊器組合； 測試階段分為兩個步驟： 2-1、預測適合待測程序的模糊器組合：將待測程序輸入代碼分類網絡，得到相適應的模糊器組合； 2-2、使用異構模糊器對待測程序進行并行測試：使用這個模糊器組合對待測程序進行并行測試，測試結束后收集全部測試結果并去重。

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