一种面向深度学习库的定向模糊测试方法及装置

本发明涉及深度学习技术领域，具体涉及一种面向深度学习库的定向模糊测试方法及装置，包括如下步骤：S1进行目标识别并提取约束信息：从深度学习库源码中提取与目标可达性相关的程序约束信息，为后续模块提供定向依据；S2生成目标敏感的程序：利用步骤S1提取的约束信息，生成能精准覆盖目标区域的初始测试程序;S3执行关联目标的变异过程：在初始测试程序基础上执行目标导向变异，以平衡覆盖目标路径和触发目标漏洞两类需求；S4监控执行过程并收集执行变异过程的目标关联信息：在执行步骤S3的变异过程中收集目标关联的覆盖反馈与缺陷反馈，以此驱动测试迭代。本发明用以解决现有API级模糊测试缺乏目标定向能力的问题。