摘要：在百萬行代碼的漏洞檢測中,大規模程序的模糊測試備受挑戰。在有限時間內生成滿足輸入語法和滿足指數路徑條件的指令是很困難的,而且觸發漏洞的指令比挖掘代碼的指令要復雜得多。研究一種高效指令生成方法,采用了強化學習進行語法推理,進行了優化的符號分析,在提高指令生成有效性的基礎上,顯著減少隨機指令的執行時間。同時,對基于成分分析的模糊測試工作流程進行優化,以減小程序的規模,在保證效率的同時,為后期驗證省去了不必要的程序片段。成功開發了新的指令生成方法,實現了發現大規模程序中的漏洞的目標。在現有基準上開展了測試,證明了方法的有效性。