深度学习系统模糊测试多样性种子变异方法

本发明属于模糊测试技术领域，公开了深度学习系统模糊测试多样性种子变异方法，包括：从种子队列中不断选取待测种子，同时选定待激活神经元的位置，将这两种信息输入多样性种子生成式对抗网络中，该网络提取各个类别种子不同层次的特征并进行融合，同时通过对抗性损失和边界损失函数约束生成器生成变异种子；利用Sobel算子提取变异前后种子的边界信息，并通过计算两者边界信息的结构相似性对变异种子进行筛选；将通过筛选的变异种子输入目标深度学习模型中进行测试。本发明种子变异方法不仅有效增强了种子的多样性，还显著提升了深度学习模型的鲁棒性。