一种结合深度强化学习和程序路径插桩技术的漏洞检测方法，首先通过插桩的方式从待测程序的控制流图中得到输入所对应的路径，根据路径及控制流图中的目标节点计算得到奖励值，然后将奖励值用于训练深度强化学习的神经网络，从而用于选择变异动作，根据该变异动作对待测程序的输入进行变异后得到更新后的输入及其路径并计算更新后的奖励值并再次训练神经网络和进行输入变异处理，循环至待测程序崩溃，即得到相应的输入漏洞。本发明准确率更高，并可以更高效地获得漏洞所在路径对应输入，相较于传统的模糊测试，检测速度更快，兼具一定的代码覆盖量。
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“基于深度强化学习和程序路径插桩的漏洞检测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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