一種約束制導的機器學習框架漏洞檢測方法

摘要： 隨著機器學習在社會各領域中自主決策場景的廣泛應用,人們對機器學習框架中潛在漏洞的擔憂也在日益增加.然而,由于其復雜的實現(xiàn),針對框架的系統(tǒng)化、自動化測試成為一項艱巨的任務.現(xiàn)有對機器學習框架測試的研究在生成有效測試數(shù)據(jù)方面尚不成熟,導致測試數(shù)據(jù)無法通過合法性校驗并因此無法檢測到目標漏洞.本文提出了ConFL,一種基于約束的機器學習框架模糊測試工具.ConFL能夠自動從框架源代碼中... （共18頁）