本申請公開了一種面向未知工控協議的模糊測試系統和方法,包括:智能體利用基于分層強化學習的HRLFuzz模型,通過執行動作生成變異測試樣例;接收回報、獎勵,結合從測試樣例導出的新狀態選擇下一動作,分層強化學習生成變異測試樣例,直至獎勵最大化;消息發送模塊將測試樣例發送給工控網絡系統;工控網絡系統對測試用例進行處理得到回報和消息響應;解釋器將回報翻譯后發送至智能體;工控網絡監控模塊得到獎勵后發送至智能體,并對消息響應進行異常監控。本發明利用強化學習模型實現測試用例的變異生成,并提出工業控制協議模糊測試框架HRLFuzz,解決了已有的模糊測試方法并沒有對被測對象進行全面、完整的漏洞檢測的問題。
聲明:
“面向未知工控協議的模糊測試系統和方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)