System för djupinlärning (DL) tillämpas i allt högre grad på säkerhetskritiska områden som självkörande bilar. Det är av stor betydelse att säkerställa DL-systemens tillförlitlighet och robusthet. Befintliga testmetoder misslyckas alltid med att inkludera sällsynta ingångar i testdatasetet och uppvisar låg neurontäckning. I detta dokument föreslår vi DLFuzz, det första differential fuzzing testramverket för att vägleda DL-system som avslöjar felaktiga beteenden. DLFuzz muterar minutvis indatan för att maximera neurontäckningen och prediktionsskillnaden mellan den ursprungliga indatan och den muterade indatan, utan att manuellt märka ansträngningen eller korsreferera orakel från andra DL-system med samma funktionalitet. Vi presenterar empiriska utvärderingar av två välkända datauppsättningar för att visa dess effektivitet. Jämfört med DeepXplore, den state-of-the-art DL whitebox testing ram, DLFuzz behöver inte extra ansträngningar för att hitta liknande funktionella DL-system för korsreferenskontroll, men kan generera 338.59% mer kontraariala ingångar med 89.82% mindre perturbationer, i genomsnitt få 2,86% högre neuron täckning, och spara 20.11% tid konsumtion. • Programvara och dess konstruktion → Testning och felsökning av programvara;
DLFuzz REF föreslog den första differentiella ramen för system för djupinlärning.
DLFuzz: differential fuzzing testing of deep learning systems
{'venue': 'ESEC/FSE 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}