摘要:该论文主要提供了一种自动进化模糊测试技术来查找JavaScript解释器中的错误.模糊测试是一种自动化黑盒测试技术,用于通过提供随机数据作为输入来查找软件中的安全漏洞.然而,当目标是解释器时,模糊测试是很有挑战性的.因为输入是应该在语法/语义上有效的代码,以通过解释器的基本检查.另一方面,模糊输入也应该不足再解释器中触发异常行为,例如崩溃,内存泄露和失败的断言.在我们的方法中,我们使用进化计算技术,特别是遗传编程来指导fuzzer生成可能在解释器中触发异常行为的不寻常的输入代码片段.我们实…

1. 遗传编程简介 0x1:什么是遗传编程算法,和传统机器学习算法有什么区别 传统上,我们接触的机器学习算法,都是被设计为解决某一个某一类问题的确定性算法.对于这些机器学习算法来说,唯一的灵活性体现在参数搜索空间上,向算法输入样本,算法借助不同的优化手段,对参数进行调整,以此来得到一个对训练样本和测试样本的最佳适配参数组. 遗传编程算法完全走了另一外一条路,遗传编程算法的目标是编写一个程度,这个程序会尝试自动构造出解决某一问题的最佳程度.从本质上看,遗传编程算法构造的是一个能够构造算法的算法.…

目录 背景介绍 程序表示 初始化 (Initialization) Depth定义 Grow方法 Full方法 Ramped half-and-half方法 适应度(Fitness)与选择(Selection) Fitness & Fitness Function 选择 Selection 遗传算子Genetic Operators 交叉 Crossover 变异 Mutation 复制 Reproduction (Copy) 参考资料 (reference) 本篇博文提供了关于GP过程的总结型…

初识遗传算法Genetic Algorithm(GA) 遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法,是进化算法的一种.进化算法借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传.突变.自然选择以及杂交等,是一个通过计算机模拟解决最优化问题的过程,遗传算法从代表问题可能存在的一个解集的一个种群(population)开始的,一个种群由一定数量的候选解也称为个体(individual)组成,个体由基因(gene)编码而成,基因的表现形式实际上是每个个体上带有的染色体(chromosome)…

目录 前言 1.优化问题的定义 单目标优化 多目标优化 2.个体编码 实数编码 二进制编码 序列编码(Permutation encoding) 粒子(Particles) 3 初始种群建立 一般族群 同类群 粒子群 4 评价 5 配种选择 6 变异 7 突变 8 环境选择 前言 本文不介绍原理的东西,主要是实现进化算法的python实现. 原理介绍可以看这里,能学习要很多,我也在这里写了一些感受心得: 遗传算法/遗传编程 进化算法基于python DEAP库深度解析讲解 1.优化问题的定义 单…

Machine learning Machine learning is a scientific discipline that explores the construction and study of algorithms that can learn from data. Such algorithms operate by building a model based on inputs and using that to make predictions or decisions,…

2017-12-17 19:12:10 一.Evolutionary Algorithm 进化算法,也被成为是演化算法(evolutionary algorithms,简称EAs),它不是一个具体的算法,而是一个“算法簇”.进化算法的产生的灵感借鉴了大自然中生物的进化操作,它一般包括基因编码,种群初始化,交叉变异算子,经营保留机制等基本操作.与传统的基于微积分的方法和穷举方法等优化算法相比,进化计算是一种成熟的具有高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法,具有自组织.自适应.自学习的特性,能够不受问题…

Evolutionary approaches towards AI: past, present, and future 2019-10-06 07:28:13 This blog is from: https://towardsdatascience.com/evolutionary-approaches-towards-ai-past-present-and-future-b23ccb424e98 Table of Contents Introduction Genetics and na…

Questions that are independent of programming language.  These questions are typically more abstract than other categories. Free Language Agnostic Programming Books 97 Things Every Programmer Should Know Algorithms and Data-Structures (PDF) Algorithm…

Machine and Deep Learning with Python Education Tutorials and courses Supervised learning superstitions cheat sheet Introduction to Deep Learning with Python How to implement a neural network How to build and run your first deep learning network Neur…