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基于自适应动态区间策略的工业控制协议模糊测试方法TDRFuzzer
1
作者
宗学军
韩冰
+3 位作者
王国刚
宁博伟
何戡
连莲
《计算机应用》
北大核心
2025年第10期3241-3251,共11页
针对模糊测试在工业控制协议(ICP)应用中存在测试用例接受率(TCAR)低和多样性不足等问题,提出一种基于自适应动态区间策略的ICP模糊测试方法。将循环神经网络(RNN)加入Transformer的自注意力机制,以构建协议特征提取模型;使用RNN通过滑...
针对模糊测试在工业控制协议(ICP)应用中存在测试用例接受率(TCAR)低和多样性不足等问题,提出一种基于自适应动态区间策略的ICP模糊测试方法。将循环神经网络(RNN)加入Transformer的自注意力机制,以构建协议特征提取模型;使用RNN通过滑动窗口提取数据的局部特征,并引入自注意力机制进行全局特征提取,以保证TCAR;在自注意力块间添加残差连接,以传递权重分数并提高计算效率;生成过程定义动态区间策略,调节模型在任意时间步的采样范围,从而增加测试用例的多样性;在测试过程中构建字段自适应重要性函数,以定位变异关键字段。基于上述方法,设计模糊测试框架TDRFuzzer,并采用Modbus TCP、S7 comm和Ethernet/IP等3种工业协议进行实验评估。结果表明,相较于GANFuzzer、WGANFuzzer和PeachFuzzer这3种模型,TDRFuzzer的TCAR指标显著提高,且漏洞检测率(VDR)分别提高了0.073、0.035和0.150个百分点,表明TDRFuzzer具备更强的ICP漏洞挖掘能力。
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关键词
模糊测试
工业控制协议
漏洞挖掘
TRANSFORMER
循环神经网络
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职称材料
题名
基于自适应动态区间策略的工业控制协议模糊测试方法TDRFuzzer
1
作者
宗学军
韩冰
王国刚
宁博伟
何戡
连莲
机构
沈阳
化工大学
信息
工程学院
辽宁省
石油化工
行业
信息
安全
重点
实验室
(
沈阳
化工大学
)
沈阳
工业
大学
人工智能学院
出处
《计算机应用》
北大核心
2025年第10期3241-3251,共11页
基金
辽宁省科学技术计划项目(2023JH1/10400082)
辽宁省人工智能创新发展计划项目(2023JH26/1030008)
+1 种基金
辽宁省科技创新平台建设计划项目([2022]36号)
辽宁省自然科学基金资助项目(2023-MSLH-273)。
文摘
针对模糊测试在工业控制协议(ICP)应用中存在测试用例接受率(TCAR)低和多样性不足等问题,提出一种基于自适应动态区间策略的ICP模糊测试方法。将循环神经网络(RNN)加入Transformer的自注意力机制,以构建协议特征提取模型;使用RNN通过滑动窗口提取数据的局部特征,并引入自注意力机制进行全局特征提取,以保证TCAR;在自注意力块间添加残差连接,以传递权重分数并提高计算效率;生成过程定义动态区间策略,调节模型在任意时间步的采样范围,从而增加测试用例的多样性;在测试过程中构建字段自适应重要性函数,以定位变异关键字段。基于上述方法,设计模糊测试框架TDRFuzzer,并采用Modbus TCP、S7 comm和Ethernet/IP等3种工业协议进行实验评估。结果表明,相较于GANFuzzer、WGANFuzzer和PeachFuzzer这3种模型,TDRFuzzer的TCAR指标显著提高,且漏洞检测率(VDR)分别提高了0.073、0.035和0.150个百分点,表明TDRFuzzer具备更强的ICP漏洞挖掘能力。
关键词
模糊测试
工业控制协议
漏洞挖掘
TRANSFORMER
循环神经网络
Keywords
fuzzing
Industrial Control Protocol(ICP)
vulnerability mining
Transformer
Recurrent Neural Network(RNN)
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应动态区间策略的工业控制协议模糊测试方法TDRFuzzer
宗学军
韩冰
王国刚
宁博伟
何戡
连莲
《计算机应用》
北大核心
2025
0
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