26、利用代理插桩提高模糊测试覆盖率

利用代理插桩提高模糊测试覆盖率

模糊测试是一种重要的软件测试技术,旨在发现软件系统中的漏洞和异常。在传统的 IT 和企业解决方案中,模糊测试通常采用带内插桩的方法,通过观察被模糊测试的协议来检测异常。然而,对于汽车系统等复杂系统,这种方法存在一定的局限性。本文将探讨如何利用代理插桩来提高模糊测试的覆盖率,以及如何解决带内插桩无法检测到的漏洞问题。

带内插桩在模糊测试中的应用

在模糊测试典型的 IT 和企业解决方案时,带内插桩是一种常见的方法。这种方法通过观察被模糊测试的协议来检测异常,尤其适用于使用请求 - 回复通信格式的协议,如 HTTP。例如,模糊测试工具会向目标系统发送模糊化的 HTTP 请求,并观察 HTTP 响应,以识别目标系统在处理模糊化消息时的意外行为。

带内插桩的一个著名例子是 Heartbleed 漏洞的检测。在对 OpenSSL 库进行模糊测试时,通过观察模糊化心跳请求消息的响应,发现了目标系统的意外响应,从而检测到了这个严重的漏洞。该漏洞影响了超过 60 万个联网系统,可能导致目标系统泄露敏感数据。

此外,带内插桩的一种常见方法是进行有效案例插桩,即在发送一个或多个模糊化消息后发送一个正确的消息,以测试目标系统是否能正确响应有效消息。由于其他行业中常见的请求 - 回复通信格式,基于带内插桩检测异常相对容易。

汽车系统模糊测试的挑战

与许多基于 IT 的解决方案不同,汽车系统通常更加复杂,具有各种状态,并与其他系统相互连接,因此往往难以进行插桩。如果没有适当的插桩,在模糊测试过程中会有许多未知的漏洞和潜在问题无法被检测到。

例如,在对车载 ECU 进行模糊测试时,如果不使用适当

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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