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公开(公告)号：CN118012768A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410222256.0
申请日：2024-02-28
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种智能软件一体化测试方法，涉及一种安全攸关智能软件的评测技术，覆盖了智能软件的数据集、学习程序以及智能模型等软件制品，评测的内容包括训练数据集的质量、学习程序的质量、算法的正确性、算法鲁棒性、模型不确定性以及测试充分性，最后可以对智能软件的质量进行综合评价，能够解决现有测试方法系统性不足的问题，一体化评测的自动化程度高，克服了当前相关评测系统功能单一、评测不充分的困难。
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公开(公告)号：CN116860326A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202211636294.8
申请日：2022-12-19
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了用于嵌入式异构仿真的内存映射方法，包括以下步骤：步骤一，查找变量；步骤二，添加自定义元类型定义；步骤三，添加引用声明及初始化；步骤四，取消宏定义；步骤五，填写返回值；本发明解决了加速函数处理过程中对寄存器运算中需要手动加入的问题，对副作用回调函数的加入，降低了对用户源代码的修改，用户源代码的处理仅放置在了函数最开始和结尾处；本发明解决了宿主机与仿真目标机大小端不一致的问题，所有多字节元类型均进行了类重写，所有的大小端转换操作都在运算符重载中进行，由于大小端转换操作被内聚在了重写类中，解除了与用户源代码的耦合，无需担心大小端互转的对偶问题，提高了安全性。
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公开(公告)号：CN115858374A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211636295.2
申请日：2022-12-19
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了针对大规模静态缺陷检测的指针分析方法，包括以下步骤：步骤一，解析被分析工程的源代码；步骤二，构造控制流图；步骤三，构造函数调用图；步骤四，对调用图进行拓扑排序；步骤五，执行符号化的局部指针分析；步骤六，完成全程序的指针分析；步骤七，提供指向信息；所述步骤一中，标准化后的程序中，每条语句最多只有一个副作用，即函数调用或赋值操作；相较于现有的全程序指针分析方法，本发明所采用的模块化分析方法在分析大规模项目时，既能保证精度，又能显著降低开销，该方法通过在程序的语法树层面执行模块化的局部指针分析，得到的指针关系易于理解，且方便缺陷检测框架进行调试定位。
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公开(公告)号：CN115857953A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211670829.3
申请日：2022-12-23
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
IPC: G06F8/53
Abstract: 本发明公开了一种基于链表和逆向遍历的汇编代码中if结构识别方法，包括以下步骤：步骤一，创建链表和以地址为索引图的图；步骤二，汇编指令汇总与存储；步骤三，反优化操作；步骤四，逆向遍历链表；步骤五，无条件跳转指令的识别与归纳；步骤六，条件跳转指令的识别与归纳；本发明采用被跨越、被交叉的原则，实现了对编译器对跳转优化的反优化；本发明通过总结的识别策略实现了对if‑then、if‑else核结构的自动识别；本发明采用逆向遍历的方式，实现对if嵌套、布尔表达式复杂结构的识别，与正向识别方式相比，该方法仅需要一次遍历就能够确定每个if‑then、if‑else核心结构，减少了二次遍历的运算量。
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公开(公告)号：CN115658508A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211323819.2
申请日：2022-10-28
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了提升源代码静态分析工具鲁棒性的方法，包括以下步骤：步骤一，设计鲁棒性编译前端；步骤二，设计语法转译器；步骤三，提升原分析工具的鲁棒性；步骤四，添加零配置；所述步骤1.2中，词法解析模块预留了nextToken接口可供子类实现；本发明通过实现鲁棒性编译前端生成AST，并将该AST转译成原分析工具的AST，复用已有分析工具的代码分析能力，该编译前端内置了可扩展的预处理模块，拥有较强的编译错误恢复能力，较强的可扩展性，能够保证在复用已有代码资产的前提下，提高分析工具的鲁棒性，在被测软件不完整配置的分析条件下，仍能给出准确的分析结果，降低了静态分析工具使用者的门槛，提升工具的用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112288079A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011286945.6
申请日：2020-11-17
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图神经网络模型训练方法、软件缺陷检测方法及系统。包括：根据软件缺陷数据集，获取训练软件函数及测试软件函数，训练软件函数和测试软件函数预先标注有初始缺陷数据；根据训练软件函数的多维代码属性，构建初始多维代码属性图，根据测试软件函数的多维代码属性，构建目标多维代码属性图；基于初始多维代码属性图对初始图神经网络模型进行训练，得到训练后的图神经网络模型；基于目标多维代码属性图对训练后的图神经网络模型进行测试，获取预测缺陷数据；在初始缺陷数据和预测缺陷数据匹配时，将训练后的图神经网络模型作为目标图神经网络模型。本发明可以提高软件缺陷检测精度，减少了人工干预的过程，易于扩展检测的缺陷类型。
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公开(公告)号：CN119025409A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410966968.3
申请日：2024-07-18
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
IPC: G06F11/36 , G06F18/2415 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了一种中断驱动型程序多变量原子性违反检测方法，包括：以真实航天嵌入式软件为数据库，筛选配有详细文档和带有注释源代码的软件，作为关联变量对识别模型的训练数据集；以共享变量对为对象，通过静态分析对训练数据集中的软件中的共享变量对进行特征提取，构建考虑关联变量对的关联性特征的训练数据集样本；构建学习模型并使用训练数据集样本进行训练，得到一个能够自动识别关联变量对的分类器模型；对待分析源程序进行分析，构建变量对样本作为测试样本；将测试样本输入所述的分类器模型进行关联变量对识别；根据识别的关联变量对得到原子区，分析中断的抢占是否可能破坏原子区，完成多变量原子性违反检测。
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公开(公告)号：CN112363729B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202011322690.4
申请日：2020-11-23
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种用于静态分析的多编译混合编译的监控方法及装置。所述方法包括：获取待分析程序对应的程序编译日志；根据所述程序编译日志，识别得到编译命令；根据所述编译命令，设计通用的配置文件模型，并将所述程序编译日志映射至所述配置文件模型，得到转换的编译参数；根据编译器类型提取所述待分析程序对应的编译信息。本发明实施例可以实现对多编译器混合编译的项目进行可配置的编译监控。
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公开(公告)号：CN116450502A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310294807.X
申请日：2023-03-24
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种提升静态分析精度的中间表示方法，包括以下步骤：步骤一，生成抽象语法树；步骤二，构造控制流图；步骤三，执行指针分析；步骤四，插入mu、chi语句；步骤五，构造支配关系；步骤六，构造控制依赖图；步骤七，替换phi函数；步骤八，SSA构造；步骤九，组合控制依赖图；步骤十，完成中间表示的构建；本发明相较于现有的静态分析用中间表示方法，它能够精确的编码程序执行的所有语义；同时它是能够应用于传统的数据流分析、污点分析算法，提升分析效率；另外由于该IR图编码了所有的执行语义，所以能够很简洁地通过遍历图的方式，完成路径敏感的数据流分析和污点分析，或者符号执行。
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公开(公告)号：CN115658509A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211323820.5
申请日：2022-10-28
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了精确的中断驱动型嵌入式软件数据竞争动态检测方法，包括以下步骤：步骤一，获取候选同步操作集；步骤二，筛选候选同步操作；步骤三，验证同步操作的准确性；步骤四，检测程序中的数据竞争；相较于现有的数据竞争动态检测方法，本发明通过识别中断程序中的同步操作，以精确检测程序中的数据竞争，解决了现有方法不能识别中断程序中自定义同步操作，导致数据竞争检测存在大量误报的问题，精化数据竞争检测结果，提高了中断驱动型嵌入式软件可信性；本发明通过采用动静结合的方式进行同步操作识别，有效地提高了中断程序数据竞争缺陷检测的准确率，提高了软件开发和测试效率，提升了软件的安全性。
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