Методы совершенствования фаззинг-тестирования с применением машинного обучения

Статья посвящена анализу фаззинг-тестирования - методу динамического бинарного кода программы. Проведенный анализ литературы позволяет утверждать, что, на сегодняшний день, автоматизированное фаззинг-тестирование является достаточно сложным с точки зрения построения алгоритмов, а также крайне востребованным процессом, с точки зрения информационной безопасности. Реализация данного метода анализа динамического бинарного кода программы с применением машинного обучения является наиболее предпочтительной, так как подразумевает достаточно тщательную работу с данными, а именно: анализ входных данных программы, мутация (видоизменение) данных, анализ отчетов об аварийном завершении программы. Проведенное исследование позволяет сделать вывод о том, что робастность является необходимым свойством современного программного обеспечения. Проведена классификация основных типов бинарных уязвимостей.