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公开(公告)号：CN103812729B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410056869.8
申请日：2014-02-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明提供了一种网络协议模糊测试方法和装置，能够解决现有的对网络协议进行模糊测试方式中存在的测试用例集不够智能化，以及会产生大量冗余测试用例的缺陷。步骤一、获取待测试的网络协议对应的多个协议域，由所述多个协议域构成协议域序组；步骤二、获取每个协议域的属性和所述属性对应的属性值；步骤三、对于每个协议域，将该协议域中的各属性的属性值进行组合运算，得到变异值，由该变异值构成面向所述协议域的测试数据集合；步骤四、对每个测试数据集合中的每个变异值，分别利用该变异值替换协议域序组中所述测试数据集合对应的协议域，得到替换后的协议域序组实例；步骤五、根据由所有测试数据集合得到的替换后的协议域序组实例，得到所述网络协议的测试用例。
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公开(公告)号：CN105912459A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610202057.9
申请日：2016-04-01
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3608
Abstract: 本发明提供一种基于符号执行的数组越界检测方法，首先分析函数所有路径，输入：一个函数所有的逻辑路径，函数信息，控制流图，函数实参列表；输出：所有路径的约束系统；然后单个路径分析，输入：一条逻辑路径，函数信息，控制流图，函数实参列表。输出：该条路径的约束系统以及一些附加信息。约束系统：关于数组变量的所有范围约束；附加信息：函数信息，函数调用关系，路径信息。
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公开(公告)号：CN105528286A
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201510629665.3
申请日：2015-09-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于系统调用的软件行为评估方法，对软件执行进行监控，跟踪软件运行轨迹，并从中提取出软件运行时的系统调用信息、模块入口地址和函数调用返回地址；计算出相对内存偏移量；利用系统调用信息和相对内存偏移量形成的二元组和确认知识库中的标准二元组进行对比，得到一个评估值，该评估值作为系统调用监测评估结果；通过隐马尔科夫模型评估得到的在正常的软件行为的模型下此次软件运行出现的概率，作为模型评估结果，将系统调用监测评估结果和模型评估结果相结合作为软件行为最终评估结果。本发明将隐马尔科夫模型对软件行为的评估值与系统调用监测评估结果相结合对软件行为进行评估。
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公开(公告)号：CN105095075A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510420047.8
申请日：2015-07-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了基于有限状态机网络协议半合法化模糊测试用例生成方法，包括如下步骤：基于有限状态机的网络协议中，根据网络协议规约，解析协议交互过程，构建基于有限状态机的网络协议模型；然后建立针对有限状态机的完整的测试序列，该测试序列为一个由有限状态机中所有状态转移路径组成的集合；构造协议消息md变异后的畸形协议消息集合；从md的畸形协议消息集合中顺次选取其中的一个用于替代所述完整的测试序列中的md，获得一个关于md的模糊测试序列，则共获得p个关于md的模糊测试序列；最终获得关于m0～mn-1的所有模糊测试序列作为模糊测试用例。使用本发明能够获得更细粒度的网络协议模糊测试用例。
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公开(公告)号：CN103810101A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410056779.9
申请日：2014-02-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供了一种软件缺陷预测方法和软件缺陷预测系统，用以解决现有的软件缺陷预测精度不高的问题。包括：降维处理单元、SVM训练单元和缺陷预测单元；其中步骤一、根据局部线性嵌入算法LLE对第一训练数据集进行降维处理，得到第一训练数据集中每个样本点映射到低维空间中的低维向量，得到由各低维向量组成的第二训练数据集；步骤二、根据所述第二训练数据集对支持向量机SVM分类器进行训练，得到SVM分类器的最优分类超平面函数，进而得到训练好的SVM分类器；步骤三、根据所述训练好的SVM分类器对待预测软件进行缺陷预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103729297A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201310751237.9
申请日：2013-12-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明是一种基于分层遗传算法的测试用例生成方法，能有效的防治“近亲繁殖”现象，从而有效的解决了“早熟”和局部收敛的问题。步骤一：给路径分析器部分输入程序源代码，然后路径分析器对输入的程序源代码进行路径分析，分析之后得到相应的路径列表，并把路径列表输出给测试数据生成器；步骤二:谓词插装器部分对输入的源代码进行谓词插装，插装后的代码输出给测试数据生成器；步骤三：测试数据生成器中首先分层遗传算法对初始种群进行分层，利用插装好的源代码将层内个体通过路径与目标路径相比较，得到通过路径和目标路径的匹配值，最后测试数据生成器给出针对每条路径的测试用例。
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公开(公告)号：CN102385505B
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201010266831.5
申请日：2010-08-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明涉及一种针对面向对象程序设计语言源代码的软件可视化方法，属于软件可视化技术领域。本发明包括如下步骤：①从源代码中提取关键信息；②获取原始图数据信息；③获取有向图数据信息；④设计图形布局；⑤进行可视化映射。本文提出了一种新的针对面向对象程序设计语言源代码的软件可视化方法，弥补了类图用于软件可视化中的不足，能够更准确直观的反应软件的内部结构和软件内类的地位和作用，便于使用者快速获得软件设计层次上的理解。
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公开(公告)号：CN101827092B
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201010134835.8
申请日：2010-03-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种针对网络数据流中周期性子序列的检测方法，属于信息安全技术领域。本发明方法的步骤为：①获取网络数据流，并定义簇间最小时间间隔值和构成最小簇所需网络包的个数；②对网络数据流进行分簇，得到簇集合；③构造周期性簇集合，并判断其是否构成周期性子序列。本发明方法能够实现用程序自动判断网络数据流中是否存在周期性子序列，分析效率高；可做到网络数据流实时获取，实时分析，并且准确性高。
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公开(公告)号：CN102385505A
公开(公告)日：2012-03-21
申请号：CN201010266831.5
申请日：2010-08-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明涉及一种针对面向对象程序设计语言源代码的软件可视化方法，属于软件可视化技术领域。本发明包括如下步骤：①从源代码中提取关键信息；②获取原始图数据信息；③获取有向图数据信息；④设计图形布局；⑤进行可视化映射。本文提出了一种新的针对面向对象程序设计语言源代码的软件可视化方法，弥补了类图用于软件可视化中的不足，能够更准确直观的反应软件的内部结构和软件内类的地位和作用，便于使用者快速获得软件设计层次上的理解。
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公开(公告)号：CN103748985B
公开(公告)日：2012-02-22
申请号：CN201010048652.4
申请日：2010-06-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种高斯混合模型中期望最大化参数估计方法，该方法在样本聚类的基础上，对EM算法的具体计算过程进行改进，给出了w、μ、∑三个参数的估计方法，使之适用于样本缩减和GMM的输入参数是模糊颜色特征的情况。由于样本数目的减少，参数估计过程不会引入不必要的噪声，从而提高参数估计的准确度；由于样本数目的减少，还使得改进EM算法在存储量、计算量、运行时间等方面都得以改善，有利于提高参数估计的效率。
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