本發(fā)明公開了一種基于梯度下降優(yōu)化的模糊測(cè)試方法，本方法基于已有的部分測(cè)試用例進(jìn)行梯度求解，已有的測(cè)試用例可以根據(jù)現(xiàn)有的模糊測(cè)試工具生成，并根據(jù)測(cè)試用例集對(duì)基于梯度的平滑神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，反向傳播確定網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值，基于訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)每個(gè)字節(jié)進(jìn)行梯度求解，對(duì)梯度絕對(duì)值最大的字節(jié)進(jìn)行變異，生成新的測(cè)試用例對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反饋進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)。本方法能夠讓模糊測(cè)試用例的變異方向不再隨機(jī)化，而是生成觸發(fā)漏洞導(dǎo)向的變異樣本，實(shí)現(xiàn)更高效的測(cè)試用例生成，減少冗余的測(cè)試用例對(duì)測(cè)試產(chǎn)生影響。