模糊测试方法、装置、设备、介质及模型训练方法

本申请涉及一种模糊测试方法、装置、设备、介质及模型训练方法。所述方法包括：基于训练好的种子生成模型得到种子文件，利用种子文件对目标应用进行模糊测试，以获取目标应用的测试结果，种子生成模型是基于判别结果采用目标损失函数对初始生成模型进行训练得到的，判别结果是指调用初始生成模型对随机噪声文件进行处理，得到模拟种子文件，调用目标判别模型对模拟种子文件进行判别得到的结果，目标判别模型用于判别输入的种子文件属于目标应用的真实种子文件的概率。采用本方法能够通过种子生成模型和目标判别模型的对抗性训练，使得种子生成模型能够学习目标应用的真实种子文件的复杂数据分布和内在语法结构，进而增强测试效率和漏洞发现能力。