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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明公开了一类面向原型污染漏洞挖掘的模糊测试用例生成方法，涉及软件安全性测试技术领域，该方法包括依据SNYK的数据库和CVE的数据库来构建原型污染漏洞数据库，并以此筛选获得原型污染漏洞验证数据集，经过以此对每个漏洞数据进行POC验证以及多步骤的分析和判断，得到最终模糊测试用例库。该方法通过对大量漏洞的原理和POC验证学习，提出了运用于动态模糊测试中的准确性更高的模糊测试用例，适用于对原型污染漏洞的挖掘与扫描，检测准确率达到88.6％，相较于现有的动态模糊测试或静态分析技术的准确率得到大幅提高。
主权项：1.一类面向原型污染漏洞挖掘的模糊测试用例生成方法，其特征在于，包括四步骤：S1、创建原型污染漏洞数据集，利用所述原型污染漏洞数据集信息实现POC收集，汇总并建立原型污染漏洞验证数据集，并且建立空的模糊测试用例库；S2、次第对所述原型污染漏洞验证数据集中的每个漏洞数据进行POC验证，获取函数输入模式，获取模糊测试用例；S3、判断所述模糊测试用例在所述模糊测试用例库中是否已经存在，如果不存在，将所述模糊测试用例加入所述模糊测试用例库中，如果存在，直接抛弃；S4、判断所述原型污染漏洞验证数据集中所有漏洞数据是否完成S2和S3步骤，若否，则重复S2和S3步骤，若是，则结束并得到最终模糊测试用例库。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 一类面向原型污染漏洞挖掘的模糊测试用例生成方法
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