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龙图腾网获悉广东省计算技术应用研究所申请的专利基于对抗式网络的软件测试用例生成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：CN120763071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511270499.2，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权基于对抗式网络的软件测试用例生成方法及系统是由李伟洪;邹群山;周志辉;唐达诚设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对抗式网络的软件测试用例生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗式网络的软件测试用例生成方法及系统，该方法包括：获取目标软件对应的多个历史测试用例和对应的测试结果；基于用例评估算法，评估每一所述历史测试用例对应的测试全面程度；基于数据分析算法，根据所述测试结果，分析每一所述历史测试用例对应的测试充分程度；基于与所述测试全面程度和所述测试充分程度相关的训练函数，根据所述历史测试用例训练得到对抗式网络模型；所述对抗式网络模型用于生成用于测试所述目标软件的测试用例。可见，本发明能够实现基于全面性和充分性分析的精准的测试用例生成模型的训练，提升目标软件测试的覆盖率和有效性，降低因测试用例不足导致的软件缺陷漏检风险。

本发明授权基于对抗式网络的软件测试用例生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗式网络的软件测试用例生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标软件对应的多个历史测试用例和对应的测试结果； 基于用例评估算法，评估每一所述历史测试用例对应的测试全面程度，包括： 对于每一所述历史测试用例，基于字符识别规则，确定该历史测试用例中的所有输入参数数据； 将每一所述输入参数数据输入至训练好的类别识别模型中，以得到每一所述输入参数数据对应的参数类型； 将该历史测试用例对应的所有所述输入参数数据以及对应的参数类型，确定为该历史测试用例对应的输入参数集合； 计算所述输入参数集合和所述目标软件对应的参考输入参数集合之间的第一相似度；所述参考输入参数集合通过计算所述目标软件对应的多个优秀软件测试用例的输入参数集合之间的交集得到； 计算所述输入参数集合对应的多样性指数； 计算所述第一相似度和所述多样性指数的乘积，得到该历史测试用例对应的测试全面程度； 基于数据分析算法，根据所述测试结果，分析每一所述历史测试用例对应的测试充分程度；所述测试充分程度为反馈覆盖率、结果一致性评分或测试深度指标； 基于与所述测试全面程度和所述测试充分程度相关的训练函数，根据所述历史测试用例训练得到对抗式网络模型；所述对抗式网络模型用于生成用于测试所述目标软件的测试用例。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东省计算技术应用研究所，其通讯地址为：510180 广东省广州市越秀区连新路171号自编1号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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