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申请/专利权人：中汽智联技术有限公司

摘要：本发明公开了一种汽车信息安全测试用例自动验证方法和系统，本发明通过云服务器接收第一企业上传的针对车载系统第一版本的第一测试用例，进行病毒文件检测；若所述第一测试用例结果为病毒文件，则将所述病毒文件冻结，若所述第一测试用例结果为安全文件，进行正确性验证检测；若所述第一测试用例检测结果正常，则将所述第一测试用例发送至测试用例数据库的对应版本文件夹中；通过汽车信息安全测试用例自动验证完成对测试用例的分析，验证其正确性和可靠性，使得整车测试床系统有利于对测试用例进行复用，有助于测试用例的迁移等工作，同时也能够提升汽车系统测试的效率，提高测试用例的质量。

主权项：1.一种汽车信息安全测试用例自动验证方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤S1、云服务器接收第一企业上传的针对车载系统第一版本的第一测试用例；步骤S2、云服务器将所述第一测试用例发送至一处理终端进行第一检测，所述第一检测为病毒文件检测；步骤S2包括S21、S22、S23和S24；S21、提取病毒特征码；步骤S21包括步骤S211至步骤S214；S211、构建图结构：将病毒样本表示为图结构，其中节点代表病毒的相关元素，包括文件、进程、注册表项，边代表节点之间的关联关系，包括依赖关系、调用关系；S212、提取节点特征：对每个节点进行特征提取，使用图结构特征，包括度中心性、介数中心性；S213、构建全局特征向量:使用图神经网络将节点特征组合成全局特征向量；S214、降维处理，对全局特征向量进行主成分分析降维处理，以减少全局特征向量的维度，获得降维后的病毒特征码，作为提取病毒特征码的结果;S22、根据降维后的病毒特征码构建特征向量；S23、建立神经网络模型，输入训练特征码样本对所述神经网络模型训练直至模型收敛，否则更新神经网络模型的权值和阈值；S24、将可执行程序脚本代码的特征码构建特征向量输入至已收敛的神经网络模型中，获得第一检测结果；其中包含病毒的脚本输出向量为1，正常脚本输出向量为0；步骤S3、若所述第一测试用例为病毒文件，则将所述病毒文件冻结，移动至隔离区；若所述第一测试用例为安全文件，则执行步骤S4；步骤S4、云服务器将所述第一测试用例发送至另一处理终端进行第二检测，所述第二检测为正确性验证检测；所述正确性验证检测包括：可执行程序脚本代码、文本描述测试与脚本代码的组合的自动化测试用例正确性验证检测；所述步骤S4包括：S411、确定测试用例的属性信息，所述属性信息包括：测试类型，测试模块，测试范围，测试名称；S412、根据所述属性信息执行测试引导步骤；S413、根据测试第一引导步骤在沙盒中依次执行多个可执行程序脚本代码，并返回执行第一结果；S414、根据测试第二引导步骤检测串口接口可用性返回第二结果，根据执行第一结果和第二结果确定最终检测结果；步骤S5、若所述第一测试用例检测结果正常，则将所述第一测试用例发送至测试用例数据库的对应版本文件夹中，若检测结果错误，则返回错误结果至云服务器处；步骤S6、企业用户通过浏览器登录，查询所述车载系统第一版本的第一测试用例测试结果。

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