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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种以漏洞为导向的区域模糊测试方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116069656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310138337.8，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种以漏洞为导向的区域模糊测试方法是由肖喜;叶开;夏树涛;江勇;郑海涛;陆孺牛设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种以漏洞为导向的区域模糊测试方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种以漏洞为导向的高效区域模糊测试方法，包括如下步骤：S1、对以漏洞为导向的目标程序进行插桩编译，得到包含代码覆盖信息以及潜在漏洞位置信息的插桩后的目标程序；S2、通过基于种子选择的模糊测试核心环节对插桩后的目标程序运行区域模糊测试；S3、根据区域模糊测试运行结果进行相应处理；S4、在区域模糊测试运行结束后，对目标种子进行筛选去重，并对筛选去重后的种子进行潜在漏洞分析。本发明能够在保持覆盖率基本不变的同时有效降低区域模糊测试过程中种子队列中种子的数量，降低了模糊测试的开销，进而提升模糊测试的效率。

本发明授权一种以漏洞为导向的区域模糊测试方法在权利要求书中公布了：1.一种以漏洞为导向的区域模糊测试方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对以漏洞为导向的目标程序进行插桩编译，得到包含代码覆盖信息以及潜在漏洞位置信息的插桩后的目标程序； S2、通过基于种子选择的模糊测试核心环节对插桩后的目标程序运行区域模糊测试； S3、根据区域模糊测试运行结果进行相应处理； S4、在区域模糊测试运行结束后，对目标种子进行筛选去重，并对筛选去重后的种子进行潜在漏洞分析； 所述步骤S2包括如下步骤： S2-1、构建目标程序潜在漏洞位置图； S2-2、基于到所述潜在漏洞位置的距离计算种子漏洞发现能力得分； S2-3、基于SNMS算法对已打好分的种子进行筛选和过滤； 所述步骤S2-1具体为： S2-1-1、目标程序以基本块为单位建模成一个有向无权图，所述有向无权图包含个顶点和条边； S2-1-2、对于每一个子图通过相应的优化算法找到对应的目标顶点，使得每一个子图有且只包含一个目标顶点，最终构建出目标程序中存在的潜在漏洞位置； 步骤S2-3中，所述SNMS算法的具体流程为： S2-3-1、SNMS算法开始； S2-3-2、根据所有种子的打分进行排序； S2-3-3、按得分从高到低遍历每一个种子； S2-3-4、计算当前遍历种子与剩余所有种子的执行路径重合度IoU； S2-3-5、过滤掉所有与当前遍历种子执行路径重合度IoU大于阈值p的种子；其中，计算公式如下： ； 其中，表示种子的路径覆盖范围，、表示相应的种子； S2-3-6、判断剩余种子是否存在两两执行路径重合度IoU大于阈值p，若存在，重复步骤S3-3；若不存在，返回剩余种子； S2-3-7、SNMS算法结束； 步骤S3中，所述根据区域模糊测试运行结果进行相应处理具体为：在运行区域模糊测试的某一输入目标程序中，如果发现新的代码覆盖率，将发现新代码覆盖率的种子保留下来加入种子队列中；如果发现造成目标程序崩溃或者超时异常的种子直接进入步骤S4。

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