模糊测试用例生成方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN117171010A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202310955244.4

    申请日:2023-07-31

    Abstract: 本发明公开了一种模糊测试用例生成方法,涉及深度学习技术领域,用于解决现有训练样本数量少,长短不一,存在着较多低质量、内容重复的问题,该方法包括以下步骤:通过模糊测试工具实时生成初始模糊测试用例;通过聚类对所述测试用例进行数据筛选;将筛选后的所述测试用例读取为二进制流,并进行归一化处理得到测试用例向量;对所述测试用例向量进行线性插值处理,得到合成向量;将所述测试用例向量及所述合成向量输入生成对抗网络进行模型训练并生成多样化模糊测试用例。本发明还公开了一种模糊测试用例生成装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过对对测试用例向量化,并进行线性插值处理,进而提高了训练样本的质量和数量。

    一种用于混凝土裂缝自修复的核壳型修复剂的载体的设计方法

    公开(公告)号:CN116151001A

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202310155131.6

    申请日:2023-02-23

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种用于混凝土裂缝自修复的核壳型修复剂的载体的设计方法。属于建筑材料技术领域,根据应用的混凝土强度等级、修复裂缝宽度、裂缝面积及修复组分参数,基于负载能力和力学响应原则设计一种与基体混凝土匹配核壳载体内外半径、弹性模量和颗粒强度;具体设计步骤:基于负载能力的设计,确定核壳结构载体内半径;根据区域应力场分布特征,明确载体适宜的外半径;根据基体混凝土的材料参数,设计确定适宜的载体弹性模量;根据以上参数,明确核壳载体颗粒强度设计值。该方法设计的载体具有合理的负载能力、与混凝土基体参数匹配、对基体强度无负面影响。

    基于并行集成学习的漏洞挖掘方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN115130110A

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202210797374.5

    申请日:2022-07-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于并行集成学习的漏洞挖掘方法,涉及计算机网络安全技术领域,用于解决现有高漏报率和误报率较高的问题,该方法包括以下步骤:接收混合均匀的漏洞代码训练集;对所述训练集进行随机采样;对每个随机采样的样本进行分词,并对分词后的句子进行向量化,得到特征向量;将所述特征向量输入至增量式并行集成学习的多个基模型中进行训练;对各个基模型输出的分类结果进行投票,得到漏洞分类结果。本发明还公开了一种基于并行集成学习的漏洞挖掘装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过对提取的特征向量进行并行集成学习分类,进而获取准确的漏洞分类结果,避免了样本分布不均和重复挖掘的问题,且准确率高。

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