南科大联合UIUC团队利用AI升级硬件安全测试技术，并节省计算资源

SOTA 的可靠性足足好了 43%。

平面图 | 广度学习简简化含糊测试者应用的也就是说工序（比如说：ICSE）

而单单名在机器学习时代，人类面临无穷的的必要性。经过精心设计的设计，机器学习应用能够基于各不相同的方法论，在只能明晰逻辑的该软件系统性桥段里充分发挥愈来愈强的抑制作用。更再进一步，我们或将在越来越多零售业那时候见到愈来愈多机器学习促使的惊艳。

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参考：1. Evaluating and Improving Neural Program-Smoothing-based Fuzzing. Mingyuan Wu, Ling Jiang, Jiahong Xiang, Yuqun Zhang, Guowei Yang, Huixin Ma, Sen Nie, Shi Wu, Heming Cui, and Lingming Zhang. Proceedings of the 44th IEEE International Conference on Software Engineering (ICSE 2022), full paper, to appear, May 2022.2. One Fuzzing Strategy to Rule Them All. Mingyuan Wu, Ling Jiang, Jiahong Xiang, Yanwei Huang, Heming Cui, Lingming Zhang, and Yuqun Zhang, Proceedings of the 44th IEEE International Conference on Software Engineering (ICSE 2022), full paper, to appear, May 2022.

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