基于深度学习的模糊测试种子优先级动态调度方法研究

作　　者： 卜小冲

摘　　要： 模糊测试是发现软件漏洞的有效方法，但如何从海量的测试种子中优选出最有可能触发漏洞的种子是提高测试效率的关键。文章分析了基于深度学习的模糊测试种子优先级动态调度的重要意义，指出其是提升模糊测试效率，增强软件安全性与可靠性，推动智能化测试技术发展的必然选择。在梳理种子优先级动态调度面临的局限性，评估指标不完善，实时调度机制不健全等问题的基础上，提出一种基于数据分析与深度学习相结合的动态调度策略，包括数据的精准识别，深度学习模型的效能提升，动态实时的调度机制等，以期为智能化的模糊测试提供新的思路。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-11