中国科学院软件研究所蔡彦获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院软件研究所申请的专利一种基于精细化变异概率学习的网络协议模糊测试方法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：CN119363635B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411360904.5，技术领域涉及：H04L43/18；该发明授权一种基于精细化变异概率学习的网络协议模糊测试方法是由蔡彦;李鼎程;卫思为设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于精细化变异概率学习的网络协议模糊测试方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于精细化变异概率学习的网络协议模糊测试方法，其步骤包括：1基于目标网络协议的状态转移图中的状态转移边创建一个多臂老虎机模型，其中每个臂代表一种可选的状态转移路径；2模糊测试器通过目标网络协议将模糊测试用例发送给目标网络协议的服务端程序；基于状态转移图和服务端程序反馈利用状态转移边对服务端程序中的协议状态进行细分，得到状态转移边集合；3针对每一状态转移边，从多臂老虎机模型中选择一个臂作为该边的状态转移路径；4根据每次模糊测试的测试结果，更新多臂老虎机模型中对应臂的采样概率：若状态转移路径i成功探索到新的状态或路径，则增加该状态转移路径i的采样概率；反之则降低其采样概率。
本发明授权一种基于精细化变异概率学习的网络协议模糊测试方法在权利要求书中公布了：1.一种基于精细化变异概率学习的网络协议模糊测试方法，其步骤包括： 1对目标网络协议进行分析，构建其状态转移图；基于所述状态转移图中的状态转移边创建一个多臂老虎机模型，其中每个臂代表一种可选的状态转移路径； 2模糊测试器通过该目标网络协议将模糊测试用例发送给该目标网络协议的服务端程序；基于所述状态转移图和所述服务端程序反馈利用状态转移边对所述服务端程序中的协议状态进行细分，得到状态转移边集合； 3针对所述状态转移边集合中的每一状态转移边，从所述多臂老虎机模型中选择一个臂作为该状态转移边的状态转移路径； 4根据每次模糊测试的测试结果，更新所述多臂老虎机模型中对应臂的采样概率：若状态转移路径i成功探索到新的状态或路径，则增加该状态转移路径i的采样概率；反之，则降低该状态转移路径i的采样概率。
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