微软开发神经模糊技术，能够发现新的软件漏洞

微软正在使用新开发的神经模糊技术，来发现软件的漏洞，提高软件质量。

近日，据媒体报道，微软正在使用新开发的神经模糊技术，用来发现软件漏洞，提高软件质量。神经模糊技术（fuzzing）是模糊理论同神经网络相结合的产物，它汇集了神经网络与模糊理论的优点，集学习、联想、识别、信息处理于一体。能够将大量的数据输入到程序中，快速搜索到强制崩溃和意外行为，及时反馈，进行漏洞修补。

传统的模糊工具分为三类，黑盒模糊器、白盒模糊器和灰盒模糊器。微软新的神经网络模糊测试项目采用的是灰箱模糊器，并将深度神经网络应用于反馈回路。随着时间的推移，神经反馈有助于发现更多可识别程序的缺陷以及其独特代码的路径。例如，在解析一个.png文件的库测试中，与传统的模糊技术相比，微软使用神经网络所获得的代码路径数量成倍增加。
但是，与所有处于研发阶段的技术一样，微软的神经模糊技术还有一些问题需要解决。当试图通过神经网络运行PDF文件时，传统的方法仍然胜过神经网络。因为PDF文件的储存一般比较大，而大储存量的文件会导致神经网络反应缓慢。
人们可以通过第三方软件和微软安全风险监测尝试新的神经模糊技术。微软发布了一个名为微软安全风险监测的工具，就是利用此神经模糊技术。微软安全软件风险监测使用Azure云服务，任何拥有一些基本知识的人都可以使用该工具发现软件中的漏洞。

最后，记得关注微信公众号：镁客网（im2maker），更多干货在等你！