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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种自动选取模糊器组合的集成模糊测试方法和系统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：CN116010281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310117824.6，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种自动选取模糊器组合的集成模糊测试方法和系统是由徐向华;孙语韬设计研发完成，并于2023-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动选取模糊器组合的集成模糊测试方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种自动选取模糊器组合的集成模糊测试方法和系统。本发明分为训练阶段和测试阶段。训练阶段包括：首先，在各个选定的待测程序上，依次测试各可选模糊器在该待测程序上的性能表现；然后，根据得到的在每个待测程序上单独使用各可选模糊器的性能，分别计算出在每个模糊器上各种模糊器组合的性能期望；最后，构建一个包含特征提取部分和分类部分的代码分类网络。测试阶段包括：将待测程序输入代码分类网络，得到相适应的模糊器组合；然后，使用这个模糊器组合对待测程序进行并行化测试，测试结束后收集全部测试结果并去重。本发明能够自动为待测程序选择适合的模糊器组合，实现异构模糊器并行化方式的集成测试，提高模糊测试性能。

本发明授权一种自动选取模糊器组合的集成模糊测试方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种自动选取模糊器组合的集成模糊测试方法，其特征在于：分为训练阶段和测试阶段； 其中，训练阶段分为三个步骤： 1-1、评估单个模糊器的性能：在各个选定的待测程序上，依次测试所有可选模糊器在该待测程序上的性能表现； 1-2、预测模糊器组合在各待测程序上的测试性能：根据上一步得到的在每个待测程序上单独使用各可选模糊器的性能，分别计算出在每个模糊器上各种模糊器组合的性能期望； 1-3、构建和训练待测程序分类网络：构建一个包含特征提取部分和分类部分的代码分类网络，首先使用公开的代码分类数据集训练该网络，然后使用迁移学习的方法，使其实现根据待测程序的特征给出适合的模糊器组合的功能； 使用常用的代码分类网络的特征提取部分和两层全连接层组成的分类部分构建分类网络；在训练此网络时，首先使用公开的代码分类任务数据集训练该网络；然后使用迁移学习的方法，训练一个可以根据待测目标特征自动给出其最适合的模糊器组合的网络； 构建与训练待测程序分类网络的流程满足以下步骤： 1-3-1、使用代码分类网络的特征提取部分与两层全连接层组成的分类部分组成基础的代码分类网络； 1-3-2、使用公开的程序分类任务数据集训练随机初始化的骤1-3-1中的代码分类网络； 1-3-3重新构建一个网络结构与步骤1-3-1中的神经网络完全相同的新的代码分类网络Ⅰ，使用步骤1-3-2练完的特征提取部分初始化其中的特征提取部分，并随机初始化最后的分类网络部分； 1-3-4使用每个模糊测试待测程序和其最佳的模糊器组合来训练新的代码分类网络Ⅰ； 1-3-5保存步骤1-3-4得到的训练完成的代码分类网络Ⅰ以供测试阶段使用； 测试时，将待测程序输入训练好的代码分类网络Ⅰ获得其分类，然后获得适合该分类的模糊器组合； 测试阶段分为两个步骤： 2-1、预测适合待测程序的模糊器组合：将待测程序输入代码分类网络，得到相适应的模糊器组合； 2-2、使用异构模糊器对待测程序进行并行测试：使用这个模糊器组合对待测程序进行并行测试，测试结束后收集全部测试结果并去重。

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