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申请/专利权人：西安邮电大学
摘要：本发明属于JavaScript引擎测试领域，具体涉及一种基于结构感知的AST生成模型JavaScript引擎模糊测试方法，旨在解决现有由LSTM构建的神经网络语言模型NNLM，在生成JS测试用例语法和语义时，正确率较低的问题。该方法主要包括以下步骤：步骤1、JS种子文件预处理；步骤2、结构感知的AST生成模型；步骤3、JS测试用例生成；步骤3、采用目标JS引擎执行新的JS测试用例获取漏洞报告，完成测试。本发明采用基于结构感知的AST生成模型，用于学习JS代码的AST子树之间的关联，将JS种子文件转换为AST子树序列，并映射为可由模型学习的向量形式，更全面地捕获JS种子文件中代码之间的语义关联，以帮助模型理解变量、函数和语句之间的关系，从而提高生成JS测试用例语法和语义的正确率。
主权项：1.一种基于结构感知的AST生成模型JavaScript引擎模糊测试方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、JS种子文件预处理；基于给定的JS种子文件构建训练集，将训练集中的每个JS种子文件均转换为AST，并对每个AST中具有标识符的节点进行规范化重命名；将重命名后的各个AST拆分为AST子树的集合，通过对各个AST子树的集合进行前序遍历来生成片段序列；步骤2、结构感知的AST生成模型；构建结构感知的AST生成模型，并通过训练集中的各个片段序列作为训练样本，对结构感知的AST生成模型进行训练，通过该AST生成模型学习训练样本中的语法和语义关联，使得该AST生成模型能够生成与训练样本中语法和语义相匹配的后续片段，从而完成结构感知的AST生成模型的训练；步骤3、JS测试用例生成；随机选取一个AST拆分为多个片段序列，并随机删除各个片段序列中的部分片段，将删除部分片段后的多个片段序列依次输入到结构感知的AST生成模型中，通过该AST生成模型不断生成新的片段，附加到对应删除部分片段后的片段序列上，依次生成多个新的片段序列，将多个新的片段序列恢复为AST，从而生成新的JS测试用例；步骤4、执行；采用目标JS引擎执行新的JS测试用例获取漏洞报告，完成测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安邮电大学 基于结构感知的AST生成模型JavaScript引擎模糊测试方法
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