申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

申请日：2024-03-22

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118245298A

主分类号：G06F11/22

分类号：G06F11/22;G06F11/34;G06F11/263;G06N3/006

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.25#公开

摘要：本发明公开一种基于蚁群算法的硬件电路模糊测试方法及系统，步骤包括：步骤S01.获取初始种子构造原始CPU输入，开始运行模糊测试进程，根据当前CPU输入的长度判断是否需要进行蒸馏，如果需要则提取CPU输入中指令之间的关系，收集具有软件关系或者硬件关系的指令形成指令组，根据指令组采用基于蚁群优化变体的方法实现蒸馏，以求解出当前模糊测试状态下最优的CPU输入以及CPU输入的长度；步骤S02.根据蒸馏得到的最优的CPU输入以及CPU输入的长度，使用种子选择策略选择种子以及使用变异策略对种子进行变异产生CPU输入；步骤S03.在当前产生的CPU输入中插入中断和异常，形成最终的CPU输入；步骤S04.分别在参考模型、电路模拟器中运行CPU输入，比较两个运行结果得到漏洞检测结果输出。本发明能够确保测试覆盖率的同时，提高模糊测试的测试效率以及硬件测试性能。

主权项：1.一种基于蚁群算法的硬件电路模糊测试方法，其特征在于，步骤包括：步骤S01.CPU输入蒸馏：获取初始种子构造原始CPU输入，开始运行模糊测试进程，根据当前CPU输入的长度判断是否需要进行蒸馏，如果需要则提取CPU输入中指令之间的关系，收集具有软件关系或者硬件关系的指令形成指令组，根据所述指令组采用基于蚁群优化变体的方法实现蒸馏，以求解出当前模糊测试状态下最优的CPU输入以及CPU输入的长度；所述基于蚁群优化变体的方法实现蒸馏时，将所述指令组中每个指令组分别代表一只蚂蚁，将CPU输入的长度建模为蚂蚁数量，将RTL电路建模为城市，基于蚁群优化算法进行迭代计算，由迭代结果得到所述最优的CPU输入以及CPU输入的长度；步骤S02.种子选择和变异策略：根据蒸馏得到的最优的CPU输入以及CPU输入的长度，使用基于硬件特性的种子选择策略选择种子以及使用基于硬件特性的变异策略对种子进行变异产生CPU输入，所述基于硬件特性的种子选择策略为考虑RTL硬件指标选取种子，所述基于硬件特性的变异策略为考虑输入长度对种子进行变异；步骤S03.中断和异常生成：在当前产生的CPU输入中插入中断和异常，形成最终的CPU输入；步骤S04.差分测试：分别在参考模型、电路模拟器中运行CPU输入，比较两个运行结果得到漏洞检测结果输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于蚁群算法的硬件电路模糊测试方法及系统

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