面向深度學習系統(tǒng)的模糊測試技術(shù)研究進展

摘要： 深度學習系統(tǒng)具有強大的學習與推理能力,在無人駕駛、語音識別和機器人等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛.由于數(shù)據(jù)集的限制以及依賴人工標簽數(shù)據(jù),深度學習系統(tǒng)易于出現(xiàn)非預(yù)期的行為.近年來,深度學習系統(tǒng)的質(zhì)量問題受到廣泛的關(guān)注,特別是在安全攸關(guān)的領(lǐng)域.由于模糊測試具有較強的故障揭示能力,運用模糊測試技術(shù)對深度學習系統(tǒng)進行測試成為研究熱點.從測試用例生成(包括種子隊列構(gòu)建、種子選擇和種子變異)、測試結(jié)果判定...