基于多模态表征的移动应用GUI模糊测试框架

GUI模糊测试在提升移动应用可靠性和兼容性方面发挥着关键作用.然而,现有的GUI模糊测试方法大多效率较低,主要原因是这些工作过于粗粒度,仅基于单一模态的特征来整体理解GUI页面,应用状态的过度抽象使得许多细节信息被忽略,导致对GUI状态及小部件的理解不足.为了解决上述问题,本文提出了一种基于多模态表征的移动应用GUI模糊测试框架GUIFuzzer.该框架通过考虑多模态特征,如视觉特征、布局上下特征以及细粒度的元属性特征,来联合推断GUI小部件的语义,然后训练一个多层次奖励驱动的深度强化学习模型来优化GUI事件选择策略,提高模糊测试的效率.我们在大量的真实应用上对所提框架进行评估.实验结果表明,与现有的竞争性基线相比,GUIFuzzer显著地提升了模糊测试的覆盖率.我们还对特定目标的定制化搜索即敏感API触发进行了案例研究,进一步验证了GUIFuzzer框架的实用性.