應用人工智慧於通訊協定安全測試之樣本資料產生技術

技術概要
在資訊系統的通訊協定安全性測試上，除了針對已知安全性弱點的檢測外，仍需透過模糊測試(Fuzz Testing)來進行未知安全性弱點的發現，目前已有許多國內外的組織在資訊系統安全檢測規範中加入模糊測試的項目。然而通訊協定的測試難度遠高於軟體測試，多數的傳統安全測試產品是採用模組化的方式來增加產品對於市場上通訊協定的支援性，針對特定通訊協定標準來撰寫協定測試資料的模板(Template)，用以產生模糊測試的協定資料。傳統的方式需要仰賴許多通訊領域的專家知識，對於更新頻率高或複雜度的通訊協定而言，協定測試模組的實作難度越發增加，這也造成市場上多協定安全測試產品售價昂貴。本案發明人提出一種應用人工智慧於通訊協定安全測試之樣本資料產生技術，透過預先擷取的通訊協定資料，經過人工智慧演算法的學習過程，將能夠自動產生符合測試目標協定的樣本資料，大幅提升通訊協定安全測試產品對於協定的支援性。 【預期利用範圍或預期產品】： 本案技術可運用於通訊協定安全測試產品之協定測試樣本資料產生模組，預期能夠自動產生符合測試目標協定的樣本資料。

備註
本技術自公告日起受理申請，歡迎對上述技術有興趣之業者填具本校「技術移轉公司意願表(RT-5) 」並備妥相關附件資料寄至本校『研究發展處 產學推廣組』提出申請。