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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利一种映射关系制导的循环代码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：CN115328803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211068715.1，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种映射关系制导的循环代码模糊测试方法是由崔展齐;杨慧文;郑丽伟设计研发完成，并于2022-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种映射关系制导的循环代码模糊测试方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种映射关系制导的循环代码模糊测试方法，应用于软件测试领域，包括：将测试用例不断变异，输入到测试用例队列，发送至经插桩循环代码结构得到的被测程序运行，当满足模糊测试终止条件时输出覆盖情况统计表；训练深度学习模型并反向计算权重距离和，构建并输出测试用例的字节序列与循环代码结构覆盖情况之间的映射关系；基于映射关系，对与循环代码结构覆盖情况对应的测试用例中的相应字节序列分配变异概率并进行变异，生成子代测试用例，并将其作为被测程序的输入，进行模糊测试，直到满足模糊测试终止条件，输出模糊测试报告。本方法基于映射关系对测试用例字节序列进行变异，能够针对性地生成提高循环代码结果覆盖率的测试用例。

本发明授权一种映射关系制导的循环代码模糊测试方法在权利要求书中公布了：1.一种映射关系制导的循环代码模糊测试方法，其特征在于，包括： S1：输入被测项目，插桩循环代码结构，编译并输出被测程序； S2：输入初始测试用例并进行变异，将变异后的测试用例加入到测试用例队列，发送到所述被测程序运行，判断所述测试用例队列是否满足模糊测试终止条件，若满足，则输出覆盖情况统计表；若不满足，则对所述测试用例队列中的测试用例进行变异，生成子代测试用例，以满足所述模糊测试终止条件； S3：输入所述覆盖情况统计表，训练深度学习模型并反向计算权重距离和，构建并输出所述测试用例的字节序列与循环代码结构覆盖情况之间的映射关系； S4：基于所述映射关系，对与所述循环代码结构覆盖情况对应的所述测试用例中的相应字节序列进行变异，生成子代测试用例； S5：将S4所述子代测试用例作为所述S2被测程序的输入，进行模糊测试，直到满足所述模糊测试终止条件，输出模糊测试报告； S2具体为： S2-1：输入所述初始测试用例和所述被测程序，将初始测试用例加入到测试用例队列中； S2-2：判断是否满足所述模糊测试终止条件，若尚未满足所述终止条件则执行步骤S2-3，否则执行S2-13； S2-3：将所述测试用例队列中的测试用例进行变异，将生成的子代测试用例加入到测试用例队列中； S2-4：从所述测试用例队列中依次读取队列中的子代测试用例，将子代测试用例发送至所述被测程序，作为所述被测程序的输入，直到所述测试用例队列为空； S2-5：运行所述被测程序并收集每条所述子代测试用例的覆盖情况； S2-6：遍历所述子代测试用例，若所述子代测试用例尚未被完全遍历则执行S2-7，否则执行S2-2； S2-7：读取所述测试用例队列中的第i个子代测试用例，以及所述子代测试用例对应的覆盖情况； S2-8：判断所述子代测试用例是否触发崩溃，若触发崩溃则执行步骤S2-10，否则执行S2-9； S2-9：判断所述子代测试用例是否覆盖到更多循环代码结构，若覆盖到更多循环代码则执行S2-11，否则执行S2-5； S2-10：将所述子代测试用例保存到本地； S2-11：将所述子代测试用例加入到测试用例队列； S2-12：将所述子代测试用例以及对应的覆盖情况保存到覆盖情况统计表中；执行S2-6； S2-13：输出覆盖情况统计表； S4具体为： S4-1:输入所述覆盖情况统计表； S4-2:根据适应度函数计算种子测试用例的适应度； S4-3：输入所述测试用例的字节序列与循环代码结构覆盖情况之间的映射关系； S4-4：结合所述映射关系中权重距离和，分配所述测试用例的字节序列的变异概率并选择变异位置； S4-5：根据所述变异位置变异所述测试用例，生成所述子代测试用例； S4-6：输出所述子代测试用例。

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