一种基于测试用例过滤的模糊测试优化方法及装置

本发明公开了一种基于测试用例过滤的模糊测试优化方法及装置，方法包括：预测模型训练，启动模糊测试工具对被测目标进行测试，收集测试用例及其对应的执行路径数据作为训练数据集，利用循环神经网络模型进行有监督的模型训练，构建预测模型；预测模型应用，启动模糊测试工具进行测试，记录测试用例及其对应的执行路径数据，并实时统计测试覆盖率，当模糊测试工具生成新测试用例，基于预测模型生成预测路径；针对预测路径，输出频率分值S；针对频率分值S，基于过滤规则进行过滤，保留高价值的低频测试用例；使用低频测试用例进行测试。本发明旨在过滤掉对提升测试覆盖率无效的高频测试用例，保留稀有路径的低频测试用例，从而提高测试效率。