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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于改进SeqGAN的协议模糊测试方法及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：CN119561736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411662511.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于改进SeqGAN的协议模糊测试方法及系统是由王浩;傅立;魏旻;韩延设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进SeqGAN的协议模糊测试方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进SeqGAN的协议模糊测试方法及系统，属于协议模糊测技术领域。该方法包括：收集基础数据并对数据进行预处理，设计生成测试用例的生成器Gα以及分别用于评估测试用例的通过率和多样性的判别器Dγ和Dλ，设计混合奖励，并基于混合奖励采用两个判别器对测试用例进行评估；对生成器和两个判别器设计对应的损失函数，并分别进行梯度更新，进行并完成训练。该系统的测试用例生成模块用于执行协议模糊测试方法得到测试用例，再通过模糊测试执行模块执行测试，日志模块记录测试结果和中间过程响应。本发明确保了生成序列的准确性，显著提升了生成用例的多样性，从而更有效地覆盖协议的边界情况，增强了协议模糊测试的效率和覆盖率。

本发明授权基于改进SeqGAN的协议模糊测试方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进SeqGAN的协议模糊测试方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： S1、收集基础数据并对数据进行预处理，其中，预处理包括数据清理、数据集划分、数据编码以及数据集填充； 在步骤S1中，数据采集是指通过网络抓包或者现有协议消息库中收集实际通信环境中的真实协议消息； 数据清理是指去除训练数据中的噪声和不相关信息，修复数据中的错误，并处理缺失值； 数据集划分是指基于报文的熵值对数据集进行重新划分，其过程包括：为每条报文计算衡量报文内容复杂性和多样性的熵值指标；然后，根据熵值大小，将数据集划分为高熵和低熵两类报文，高熵报文将作为多样化报文的正样本，低熵报文作为非多样化的负样本； 数据编码是指通过嵌入层或预训练的嵌入模型将协议消息中的离散字段转化为高维向量； 数据填充是指对消息序列进行填充操作，设Lmax为填充后的最大长度，消息Y的实际长度为LY，则填充操作P表示为： 其中，＜PAD＞表示用于补齐短于最大长度的消息的特殊字符； S2、设计生成测试用例的生成器Gα，其中，生成器Gα通过长短期记忆网络LSTM学习序列的时空特征，捕捉时间序列中的长距离依赖关系； S3、设计分别用于评估测试用例的通过率和多样性的判别器Dγ和Dλ，其中，判别器通过多尺度卷积核捕捉多尺度局部特征，采用LSTM层捕捉全局时序依赖，两者融合后再对测试用例进行判别； S4、设计混合奖励，并基于混合奖励采用两个判别器对测试用例进行评估； S5、对生成器和两个判别器设计对应的损失函数，并分别进行梯度更新，进行并完成训练；训练完成后的生成器Gα用于生成测试用例以进行协议模糊测试。

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