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公开(公告)号：CN114780406A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210428792.7
申请日：2022-04-22
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于结构化程序自动合成的代码覆盖率工具测试方法，包括如下步骤：枚举算法生成多个控制流结构序列；初始化可插入点位置数组；使用去重算法为每个控制流结构选择合理位置信息并保证程序框架的唯一性；为每个控制流结构随机选择条件判断语句；为上述语句中使用到变量在当前程序选择合适的声明位置；消除程序框架中的显性死循环；添加空语句并生成测试源代码；分析程序中控制流结构和语句的执行情况对其打标并结合程序框架结构化信息生成不变式；利用不变式规则对覆盖率报告进行正确性测试。本发明利用结构化程序设计思想，有效降低测试用例程序复杂度，减轻了后续人工分析的工作量，同时保证了程序丰富的结构化信息。
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公开(公告)号：CN114780405A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210428770.0
申请日：2022-04-22
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式图计算的过程间数据流分析的方法和装置，该方法首先接收程序的过程间控制流图作为输入，控制流图中节点属性为程序语句信息；用户根据特定数据流分析实现预留接口；在计算初始时，控制流图中所有节点均为活动节点，并初始化输出数据流事实；分布式图计算系统以并行方式处理活动节点，按照三次消息传递方式，根据用户实现的接口实例进行迭代分析，直到系统中无活动节点或迭代次数达到用户指定阈值；基于该方法的分布式数据流分析装置在现有分布式图计算引擎上被开发，该装置可以在大规模集群上为大型程序代码运行过程间数据流分析应用，通过提供数据流分析分布式处理框架，降低了使用分布式技术和数据流分析技术的开发门槛。
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公开(公告)号：CN110677413B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201910930600.0
申请日：2019-09-29
Applicant: 南京大学
IPC: H04L29/06 , H04L29/08 , G05B19/418 , G05B15/02
Abstract: 本发明公开了一种智能家居物联网系统受攻击安全验证的方法和装置。本发明根据设备描述信息和IFTTT规则构建有限状态机模型，根据预先设定的规约模板和输入的参数构建形式化规约，然后采用模型检验工具对有限状态机模型是否满足形式化规约进行正确性验证，通过模型检验工具验证输出的反例路径找出导致系统不安全的智能家居设备和相关的IFTTT规则。构建有限状态机模型时为每个智能家居设备引入是否受攻击的状态参数，构建形式化规约时全局引入攻击烈度参数。其中，攻击烈度是智能家居设备处于受攻击状态的设备数。本发明通过是否受攻击的状态参数和攻击烈度参数的引入验证智能家居物联网系统在受到常见的外部网络攻击时是否安全。
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公开(公告)号：CN113138770A
公开(公告)日：2021-07-20
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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公开(公告)号：CN113094021A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110438904.2
申请日：2021-04-22
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提出了一种经验库制导的浮点程序优化加速方法。该方法基于浮点成因相似性原理，即若两个浮点数值程序的计算过程相似，它们误差累积的原因也往往是类似的，因而可以使用类似的程序转换规则对其重写，从而降低程序的累积误差。基于此，加速策略将浮点数值程序的符号结构特征以及优化其累积误差所用到的程序转换规则提取出来，作为优化经验保存于经验库中。待优化其他程序时，首先在经验库中匹配待优化程序的符号结构特征，寻找相似程序的优化经验，并利用这些经验来指导并加速优化过程。优化经验中保存的程序转换规则会被优先用于重写待优化程序，避免了对整个规则库进行遍历。这个过程减少了优化所需的时间开销，提高了浮点优化的可用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109710538B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910042564.4
申请日：2019-01-17
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及一种用于大规模系统中状态相关缺陷的静态检测方法，首先将大规模系统中与状态相关的缺陷抽象为有限状态机表示的形式。其次基于符号执行技术产生过程间控制流执行树(ICFET)，并提出了一个新的基于区间的路径编码/解码算法来表示路径约束。然后基于ICFET以上下文敏感和路径敏感的方式进行别名分析和数据流分析，跟踪每个指定类型的每个对象的流，以识别可能在对象上发生的事件序列。最后根据ICFET以及别名分析和数据流分析产生的程序图，进行基于约束的图可达性计算，如果可达边能够到达有限状态机中未定义或错误状态，则存在可以将一个对象或一组对象驱动到规范上的未定义或错误状态的事件序列，生成错误报告。
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公开(公告)号：CN111008154A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911402274.2
申请日：2019-12-31
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于强化学习的Android应用自动测试方法及系统，在测试过程中，自动测试工具自动运行Android APK，获取当前界面控件布局情况并推测出可执行交互事件，采用Q-learning算法，交互事件第一次被探索到时会有一个初始价值，自动测试工具依据交互事件价值选择并执行交互事件。每次执行交互事件后都会产生一个奖赏对交互事件的价值进行更新。奖赏给定主要以新状态与过往状态的差异为判定标准。本发明引入神经网络对状态进行比较，可以判定两状态是否处在同一功能场景。基于该神经网络判定结果给定的奖赏，可以引导自动测试工具优先对Android应用中的各个场景进行探索，以此提升测试效率，同时发现更多代码中存在的缺陷。
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公开(公告)号：CN110705316A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910935932.8
申请日：2019-09-29
Applicant: 南京大学
IPC: G06F40/42
Abstract: 本发明公开了一种由智能家居生成线性时序逻辑规约的方法和装置，用于在智能家居领域中将用户输入的自然语言需求文本转换成线性时序逻辑规约。该方法首先对输入的自然语言文本进行预处理；然后使用自然语言处理技术，生成语法分析树和语法依存关系；识别句子中的各个子句，以及每个子句中的主语、谓语、宾语、布尔运算符、条件变量和时序运算符，生成树形的中间表示形式；最后遍历树结构，自动生成对应的线性时序逻辑规约。本发明解决了普通智能家居用户难以直接提供形式化规约的问题，有效节约时间和人力成本，并且能够弥补现有智能家居物联网验证系统的不足，使得不具备专业知识的普通用户所提出的自然语言需求能够被自动的验证。
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公开(公告)号：CN110677413A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910930600.0
申请日：2019-09-29
Applicant: 南京大学
IPC: H04L29/06 , H04L29/08 , G05B19/418 , G05B15/02
Abstract: 本发明公开了一种智能家居物联网系统受攻击安全验证的方法和装置。本发明根据设备描述信息和IFTTT规则构建有限状态机模型，根据预先设定的规约模板和输入的参数构建形式化规约，然后采用模型检验工具对有限状态机模型是否满足形式化规约进行正确性验证，通过模型检验工具验证输出的反例路径找出导致系统不安全的智能家居设备和相关的IFTTT规则。构建有限状态机模型时为每个智能家居设备引入是否受攻击的状态参数，构建形式化规约时全局引入攻击烈度参数。其中，攻击烈度是智能家居设备处于受攻击状态的设备数。本发明通过是否受攻击的状态参数和攻击烈度参数的引入验证智能家居物联网系统在受到常见的外部网络攻击时是否安全。
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公开(公告)号：CN110532300A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910811776.4
申请日：2019-08-30
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/248 , G06F16/54 , G06F16/55 , G16H10/60
Abstract: 本发明公开了一种用于人工智能数据分析的大数据高保真可视化方法。针对大数据量、高维度的向量型数据集提供可视化高保真展示，在人工智能领域中用于分析数据的内部规律与数据特征。为了保证分析效果的准确性，本发明引入了高保真可视化技术，该技术在保留了原始数据可视化特征的基础上缩减了实际可视化的操作数据规模，使可视化平台既能易于操作、高效运行，又能准确还原原始数据效果。本发明通过引入基于频数分布的高保真双向抽样算法来实现这样的可视化技术，从而使高维度大数据的可视化在较低配置的通用硬件平台上得以有效实施。本发明属于人工智能和数据科学领域。
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