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公开(公告)号：CN117873889A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410030479.7
申请日：2024-01-09
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供了一种语法指导的WebAssembly运行时缺陷检测方法，可用于几种常见且被广泛使用的WebAssembly运行时的缺陷检测，例如开源工具Wasmer、Wasmtime等；亦可根据特定WebAssembly运行时的特点，对本发明的相关步骤进行适配，从而检测其他WebAssembly运行时的缺陷。本发明能够有效地对WebAssembly运行时中的缺陷进行检测，从而帮助开发人员发现WebAssembly运行时中存在的问题，并辅助完成后续的缺陷定位与修复工作，提高工具质量。
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公开(公告)号：CN117539735A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311516374.4
申请日：2023-11-15
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F11/34 , G06F11/36 , G06F18/2411 , G06N20/10
Abstract: 本发明属于自动驾驶测试领域，一种自动驾驶场景文件正确性的检测方法，所述的自动驾驶场景文件使用OpenSCENARIO2.0场景描述语言编写。本发明将场景文件的正确性检测分为三个步：第一，对场景文件进行词法和语法分析，检测是否存在词法和语法错误；第二，提取场景中的静态信息，根据这些信息以及定义的场景约束对场景语义正确性进行初步判断；第三，使用预训练的神经网络模型SVM对场景文件正确性做进一步检查。本发明可用于场景生成过程中识别错误场景，通过避免执行这些场景，能够有效提高程序的健壮性并且提高场景生成效率。
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公开(公告)号：CN116880235A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310773091.1
申请日：2023-06-28
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明属于自动驾驶测试领域，涉及一种用于生成导致自动驾驶系统违规的场景技术，具体为一种基于事故数据驱动的自动驾驶安全紧要场景生成方法。本发明以现实世界中的事故场景作为基础，挖掘此类场景中可能存在的导致自动驾驶系统违规的危险因素；将场景生成问题建模为求最优解问题，使用遗传算法作为求解算法，从而高效生成安全紧要场景。本发明可用于生成价值更高但难以发掘的安全紧要场景，以提高测试效率，检测自动驾驶系统缺陷。
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公开(公告)号：CN114880218A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210443923.9
申请日：2022-04-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于软件测试领域，具体为一种基于搜索的SMT求解器故障定位方法。首先使用遗传算法搜索变异规则列表对测试程序进行变异，得到一组不触发故障的变异测试程序。然后，使用基于频谱的方法通过比较触发故障的测试程序和不触发故障的变异测试程序的执行路径对可疑文件进行排名，得到文件排名列表。本发明能够对SMT求解器的故障进行定位分析，从而可以帮助开发者更快地找到SMT求解器的故障原因，方便了调试工作，提高了求解器的质量。
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公开(公告)号：CN114385492A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111651762.4
申请日：2021-12-30
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F11/36 , G06F8/41 , G06F30/3308
Abstract: 本发明属于软件测试技术领域，尤其涉及一种基于差分测试的高级综合工具优化选项缺陷检测方法。本发明通过对随机生成的测试用例代码进行基于代码特征向量余弦相似度的筛选，得到优化空间差异性较大的测试用例代码，对每个通过筛选的测试用例代码进行基于组合覆盖测试的优化选项选择，得到一系列优化选项组合，将得到优化选项插入到测试用例代码中，使用待检测高级综合工具对测试用例代码进行综合，即可对高级综合工具优化选项缺陷进行检测；本发明解决了高级综合工具优化选项缺陷检测过程中，测试用例产生以及优化选项选择等问题，提高了测试用例多样性，扩大了测试空间，避免了冗余的测试，从而提高高级综合工具优化选项缺陷检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112035116A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010869346.0
申请日：2020-08-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种多目标编译优化序列选择的代理建模方法，是一种针对其计算代价约束问题的解决方案，属于编译器优化领域。首先将编译优化序列进行二进制编码，针对两个优化目标代码规模和运行速度分别设计适应度函数，在选择、交叉操作后产生的子种群，并与父种群合并快速非支配排序产生新种群，最终获得Pareto最优解集。在搜索迭代过程中，使用编译优化序列以及对应的两个目标适应度值分别构造代理模型，针对进化操作产生的子种群使用代理模型计算近似适应度值，并对其中优秀解计算实际适应度值，从而提高进化效率。本发明能够有效地为待编译程序选择满足多目标(如运行速度、代码规模)的编译优化序列，并解决迭代过程中带来的计算代价约束问题。
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公开(公告)号：CN110321130A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910549431.6
申请日：2019-06-24
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于系统调用日志的不可重复编译定位方法，属于软件编译领域。该方法首先通过对系统调用日志信息进行差异分析构建依赖图；再通过分析构建过程中父子进程关系对依赖图进行增强；最终通过遍历依赖图并排序，得到最终的问题构建命令，以便进行后续修复工作。本发明能够有效验证软件源代码与二进制包之间的对应关系，一旦发生不一致，能够定位到可能导致软件不可重复编译的构建命令。
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公开(公告)号：CN113268429B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202110670451.6
申请日：2021-06-17
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F11/3668
Abstract: 本发明属于软件测试技术领域，尤其涉及一种基于多样性导向变异的高级综合工具缺陷检测方法。本发明通过对随机生成的测试用例进行多样性导向变异，得到一系列语句差异性较大的测试用例，以解决在测试高级综合工具过程中高效测试用例产生问题，提高了测试用例多样性，扩大了测试空间，避免了冗余的测试，从而提高高级综合工具缺陷检测效率。
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公开(公告)号：CN119226172A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411430040.X
申请日：2024-10-14
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于软件测试领域，涉及一种基于变异和差分测试的TypeScript编译器缺陷检测方法。本发明首先借助Github开源社区和大语言模型构建一个包含通用语法特征和特有语法特征的语法程序数据集，并设计一组包含通用突变算法和类型特定突变算法的算法集对语法程序数据集中的程序进行随机突变。将得到的突变程序数据集输入不同版本的TypeScript编译器进行差分测试，并结合Node.js的执行结果进行分析，根据定义的6种情况判别编译器是否存在缺陷。提出代码复杂度的表示方法，用6个不同的指标衡量突变程序的代码复杂度，并将代码复杂度提高的突变程序加入到语法程序数据集中以不断丰富其多样性。
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公开(公告)号：CN113377676B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202110767573.7
申请日：2021-07-07
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于软件测试领域，涉及一种用于自动生成检测求解器性能缺陷的测试用例的技术，具体为一种基于多目标遗传算法的求解器性能缺陷检测方法。本发明通过使用多目标搜索算法，最大化目标求解器与基准求解器的运行时间差、目标求解器的代码覆盖率来增加搜索过程中的引导信息，缩小发现性能缺陷所需的时间；通过最小化测试用例的复杂度，防止测试用例的体积过度膨胀；同时使用动态追踪文件来计算测试用例间的相似性，保证生成结果集的多样性，使得算法可以寻找到更多的潜在的性能缺陷。本方法适用于求解器开发的每个版本，可以帮助开发人员发现求解器开发过程中的性能缺陷，有效减少由于求解器自身性能缺陷导致在使用过程中出现的不可遇见的错误。
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