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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：CN108804135A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810426842.1
申请日：2018-05-07
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标规约满足度评估的符合规约并发程序合成方法和装置。该方法或装置通过将用户提供的线性时序逻辑规约转换成限界线性时序逻辑规约，然后使用统计模型检验工具评估候选者满足规约的概率，计算每个候选者的适应度，然后再根据该适应度采用遗传算法得到新的候选程序，避免了模型检验工具直接逐个检验候选程序，从而提高程序合成的生成效率。
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公开(公告)号：CN103279488B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310146921.4
申请日：2013-04-24
Applicant: 南京大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出最小不满足树制导的混成系统可达性分析方法，包括以下步骤：解析混成自动机，生成该混成自动机的图结构；在混成自动机的图结构上，从初始节点开始做深度优先搜索，在每遍历一个节点前，对已遍历的路径与以该节点为根的最小不满足树进行匹配，如果匹配成功，则不遍历该节点并回溯至另外的节点进行深度优先搜索，否则遍历该节点并根据目标节点遍历出一条到达目标节点的目标路径；根据混成自动机的语义对遍历出的目标路径进行编码，形成一组线性约束；调用线性规划求解器对该组线性约束进行求解，如果可解则输出该路径作为结果，否则转下一步骤。
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公开(公告)号：CN103235514B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310145470.2
申请日：2013-04-24
Applicant: 南京大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种面向线性混成系统的等价迁移系统构造方法，包括输入侧和输出侧，输入侧为线性混成系统模型，输出侧为迁移系统模型，其中：以线性混成自动机作为线性混成系统模型表示为H＝(X,Σ,V,E,V0,α,β,γ)，其中：X为实数值系统变量的有限集合且X中变量的个数为混成自动机的维度，Σ为事件名的有限集合，V是位置节点的有限集合，转换系统中引入时间变量t来代表一个任意时间长度的时间段，同时在每个节点v上添加指向自己的状态迁移τ形成自循环来模拟位置节点v内部的连续变化。根据节点变化率和t计算可得节点当前状态与迁移后的新状态间取值关系。本发明的转换系统可将线性混成系统模型等价转换成迁移系统模型，使现有的用于迁移系统的分析验证工具能够用于线性混成系统验证。
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公开(公告)号：CN103336884A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310209987.3
申请日：2013-05-30
Applicant: 南京大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提出一类非线性混成系统的建模与面向路径的可达性分析方法，步骤1：对非线性混成系统进行建模，得到非线性混成自动机；步骤2：判断非线性混成自动机的凸性混成；当混成自动机每一个节点上的状态空间都为凸集时，称该混成自动机为凸性混成自动机；步骤3：若为凸性混成自动机，则根据规则将待验证可达性问题编码为凸规划问题进行求解；对于编码后的凸规划问题，若该问题有解，则对应的路径满足可达性规约；最后针对其面向路径的可达性问题，给出将其可达性问题编码为凸规划可满足性问题的方法，并通过求解凸规划问题，给出半判定过程；本发明给出了凸性混成自动机的可达性分析，相对于基于近似和抽象的分析方法，有更好的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103246770A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310168258.8
申请日：2013-05-08
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06F8/35 , G06F11/3604 , G06F11/3668 , G06F17/5009
Abstract: 本发明是一种基于活动图模型的系统行为仿真方法，首先读取并解析待仿真的统一建模语言活动图模型，从中抽取出重要的模型元素信息并在内存中构建一个完整的模型映射；然后对读入的统一建模语言活动图模型进行解析，分别从统一建模语言活动图模型中解析出各种模型元素；再结合采用混合执行的思想对其进行持续的具体执行、符号执行以及约束求解，在达到节点覆盖度阈值的情况下结束该过程；最后使用上一步收集到的仿真用例对统一建模语言活动图模型进行仿真执行。实现了用于统一建模语言活动图模型仿真执行的仿真用例自动生成、统一建模语言活动图模型的仿真执行环境构建、统一建模语言活动图模型仿真用例的节点覆盖度信息统计以及仿真执行结果反馈。
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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：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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