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基于AFL的覆盖引导模糊测试优化技术研究 可能提的问题
文章来源：www.biyezuopin.vip   发布者：毕业作品网站  
# 可能的提问

### 1. 敏感区域变异和基于强化学习的变异调度策略有什么不同？

1. 首先，从整个模糊测试系统的层面来看，这两个方法都是在优化变异模块，所以优化所属模块相同。不管是否优化相同模块，都是模糊测试系统的一部分，所以在模糊测试实验中表现出来的有一定的相似性，比如覆盖率的提升。
2. 虽然是优化相同模块，但是解决的问题不同，敏感区域变异主要解决无效位置变异带来开销问题，基于强化学习的变异调度则主要解决变异算子的调度，以及变异算子和变异位置的有效组合问题，是选择问题。
3. 阶段不同，敏感区域变异针对确定变异和随机变异，主要减少确定变异阶段的开销。基于强化学习的变异调度主要针对随机变异，因为随机变异才涉及到位置选择。
4. 研究目标不同。敏感区域变异的研究目标是降低无效变异带来的开销，提高效率；基于强化学习的变异调度的目标是寻求最优的选择，提升有效性。
5. 适用对象不同，敏感区域变异适用于基于覆盖引导模糊测试，基于强化学习的变异调度策略则适用于种子自适应模糊测试。

### 2.敏感区域变异和基于强化学习的变异调度策略两者可以兼容吗？为什么没有做成一个系统？

1. 我也考虑过这个问题，首先，从理论上讲两者是兼容的，可以组合并实现一个系统，也能预想到实现时需要做的改动。
2. 其次，先研究了敏感区域变异问题，然后研究了变异调度策略问题，在研究后者时发现似乎可以合成。
3. 模糊测试实验很耗时，测一个程序可以设置为一天、一周、甚至一个月，并且需要重复多次降低随机性的影响，通常需要测很多程序才能证明方法的适用性，只能紧着当前最紧要的实验去做，所以无法面面俱到，但组合成一个系统在未来的计划之内。



### 3. 解决哈希冲突的难点？

1. 模糊测试器中使用一个共享位图去存储边的覆盖信息。如果共享位图尺寸过大，会大幅度降低模糊测试速度，并且存储方式是离散的，还会造成空间浪费。所以通过扩大共享位图尺寸的方式为每条边计算唯一ID是行不通的。
2. 采用的任何方法最终都需要以桩代码的形式插入到目标程序当中去，如果算法过于复杂会降低目标程序的运行速度。最好的方式就是通过一些简单的移位运算，因为这类运算符的运算速度是最快的。
3. 怎么在运行时判断发生了冲突。   全套毕业设计论文现成成品资料请咨询微信号：biyezuopin QQ：2922748026     返回首页 如转载请注明来源于www.biyezuopin.vip  
                 
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