基于深度学习的网络安全测试覆盖度评估方法及系统

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基于深度学习的网络安全测试覆盖度评估方法及系统
申请号:CN202511565344
申请日期:2025-10-30
公开号:CN121037125A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于深度学习的网络安全测试覆盖度评估方法及系统,涉及网络安全测试技术领域,包括:通过构建特征融合网络提取多维特征向量,基于测试执行路径图计算相似度进行聚类并去除冗余分支,对优化路径集合进行遍历获取关键节点序列并评估贡献度,建立贡献度与测试效果的映射关系确定测试覆盖率。
技术关键词
多维特征向量 动态邻接矩阵 特征融合网络 测试覆盖率 节点 深度优先遍历 程序依赖图 动态规划算法 冗余度 有向图结构 关系 网络安全测试技术 PageRank算法 序列 计算机程序指令 强度 密度聚类方法 分支