一种基于深度学习与遗传算法的浏览器样本集获取方法

摘要

本发明公开了一种浏览器模糊测试样本集获取方法，包括以下步骤：（1）对文档进行预处理，统计html文件元素，得到输入向量与元素统计数据；（2）使用LSTM神经网络进行深度学习，将生成的样本解码得到生成样本。（3）将生成样本进行树状编码得到父代种群，计算适应度函数。（4）使用优化遗传算子对父代种群进行优化，直到满足终止结果。该方法可以用于浏览器漏洞挖掘，其挖掘方向更有针对性，挖掘效率也更高。