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公开(公告)号：CN118244641A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410367008.5
申请日：2024-03-28
Applicant: 南京大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种混成系统最优控制生成的方法、装置、介质和设备。该方法首先将混成系统中各个组件的控制模式流图通过乘积合并成整体，然后通过指定深度的方式遍历整体控制模式流图的控制模式路径组成路径集合，并确定控制量的取值范围。然后通过在控制量的取值范围内随机取值生成随机样本，根据预先设定的控制目标表达式计算在随机选择的控制模式路径下的评估值，通过评估值确定样本控制混成系统的优劣，然后基于评估值和样本中控制量采样值对控制量的取值范围优化，通过不断的循环迭代，使得控制量的取值范围不断缩限，从而使得随机样本不断优化，最终将最优的随机样本作为混成系统最优控制输出。
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公开(公告)号：CN118152273A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410221413.6
申请日：2024-02-28
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于高精度静态程序分析的过程间冗余保护检测方法，用于检测代码中一类共同特征为使用前需要保护性判断以避免程序错误的特殊类型或用途的变量在过程间存在的多次效果等价的冗余保护判断代码，该方法包括步骤：分析收集程序中保护性判断语句信息；分析收集程序中该类特殊类型或用途的变量信息；构建上下文敏感的逆向函数调用链；分析逆向函数调用链并检测是否存在冗余保护。本方法首次提出过程间冗余保护这种冗余代码类型；本方法考虑多层函数调用的情况，支持在复杂调用关系下的过程间冗余保护检测；本方法采用局部数据流分析和局部域敏感分析，实现检测效率和精度的平衡。
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公开(公告)号：CN111461261B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202010417999.5
申请日：2020-05-18
Applicant: 南京大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/047 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了神经网络分类识别中的对抗样本生成的方法和装置。本发明架构了一种对抗样本自动化生产的平台，在这平台中，用户可按照特定样本的应用场景构建出相应的合成函数、不满足度评估函数、噪音空间收缩策略函数组成特定的搜索策略，然后通过本发明的平台自动生成对抗样本，由此固化对抗样本生成的算法，对某种特定样本生成对抗样本效率低的情形时，用户仅需要改变其中的搜索策略即可改进对抗样本的生成效率。
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公开(公告)号：CN111444112B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202010344638.2
申请日：2020-04-27
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于共享不可行路径池的代码并行验证方法和装置。该方法分为初始化过程、找出潜在路径过程和对潜在路径分析过程。在初始化过程中，输入的源程序和验证目标被构建成相应的SAT约束编码G。然后通过对不可行路径池中路径和SAT约束编码G的SAT求解，得到其SAT解对应的路径作为潜在路径存入并行任务池。再以多线程并行方式对并行任务池各个潜在路径进行SMT求解，若SMT无解，则抽取不可满足的最小集合X对应的不可行程序路径片段加入至不可行路径池。由此通过迭代，最终得到验证目标是否可达。为提高验证效率，本发明还增加了对不可行路径剪枝步骤。相比于现有技术，本发明大大提高代码验证效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116450209A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310350878.7
申请日：2023-04-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种针对CUDA程序的反馈式动态优化方法，包括步骤：首先收集CUDA程序动态信息，对待优化CUDA程序静态分析，生成最小生成树和分歧分支信息；插桩收集分支分歧、基本块频率和核函数参数信息，执行插桩过的程序得到持久化的运行时信息；接着实施反馈式优化，按照相同CUDA程序加载运行时信息，计算分支概率；根据运行时信息并做出判断和优化，判断是否有价值核函数参数组合，若有，生成新版本核函数；判断是否存在高频一致热点路径，若存在，生成快速循环或控制路径；判断是否存在高频分歧分支，若存在，控制流线性化来减少分歧分支内指令；最终生成优化过的可执行文件，通过以上技术方案，可以使CUDA程序拥有更好的运行时性能。
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公开(公告)号：CN114817029A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210435427.9
申请日：2022-04-24
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种程序热点路径确定的方法和装置。该方法首先将源程序转换成程序控制流图。然后通过对源程序的第一次插桩执行得到程序控制流图各条边的执行频次，通过这些频次计算封闭子图的离散度，选择离散度高的封闭子图作为优先封闭子图。对于优选的封闭子图，提取其路径作为边简化流图，再进行第二次插桩执行得到简化流图各边的执行频次，再计算确定流集合，根据确定流所确定频次的高低优选确定流，作为输出的程序热点路径。相比于传统热点路径的确定方法，该方法对于测试用例数的要求较低，故此效率高。
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公开(公告)号：CN114741304A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210418068.6
申请日：2022-04-20
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提出了一种基于图神经网络的阶段式错误定位方法，包括以下步骤：使用至少包含一个失败用例的测试用例集测试包含缺陷的目标程序，并统计目标程序的频谱信息；使用Tarantula计算各函数的怀疑度分数并排序；对排名前50的函数使用全连接神经网络进行进一步排序；为排名前10的函数构建函数特征图并将特征图两两输入到基于图神经网络的排序模型进行更精确的排序；当开发者排查任意函数时，将该函数特征图输入到节点预测图神经网络获取该函数内语句的怀疑度列表。本发明通过将传统SBFL技术与图神经网络结合，提高了错误定位的准确率。
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公开(公告)号：CN113296394B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110526125.8
申请日：2021-05-14
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种混成系统最优控制生成方法和装置。该方法首先遍历控制流图，提取出节点路径组成控制模式序列，然后，为每个控制模式序列构建不满足度计算表达式，然后每个控制模式序列找出其最优的控制配置序列，根据每个控制模式序列所对应的最优的控制配置序列的目标控制值，后选取目标控制值最小所对应的控制模式序列作为输出。其中，找出最优的控制配置序列时，通过对各个控制量的取值范围进行迭代采样评估得到。本发明为一般的混成系统最优控制生成问题提供了通用的解决方案，不需要使用者具有针对性的专业知识，普通用户也可按照工具说明进行使用。并且本发明对含有大量约束的复杂控制问题具有良好的可行性。
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公开(公告)号：CN113138770B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110556541.2
申请日：2021-05-21
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于符号执行的栈操作二进制代码优化方法和装置。本发明所涉及的栈操作二进制代码用于数字加密系统时，对存储空间操作比较耗费资源。为减少存储空间操作的资源耗费，本发明以栈空间为缓存，在第一次对存储空间操作时，将所存储或读取的内容复制压入堆栈至指定深度，然后在后续的读取存储空间上的数据时，根据相对堆栈深度将所存储的数据副本弹出，由此，在后续的读取存储空间上的数据改为对堆栈的操作，由此减少对存储空间的操作，减少资源浪费。
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