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公开(公告)号：CN114581727A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202111471857.8
申请日：2022-02-19
Applicant: 南京大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于梯度攻击的三维激光雷达点云数据扩增方法，其特征是将三维激光雷达点云数据的数据扩增过程处理为将原始三维激光雷达点云数据作为PointNet模型的输入，通过梯度攻击的方式生成高度近似原始三维激光雷达点云数据，却能使模型做出错误分类的用例的过程。基于样本输入PointNet模型并基于损失函数进行反向传播而得的梯度值，迭代式的对样本进行梯度攻击，直至达到迭代次数上限或成功生成能使PointNet模型做出错误分类结果的样本。本方法可以通过输入大量三维激光雷达点云数据，在短时间内产生与之高度近似的，却能使模型做出错误分类的用例。
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公开(公告)号：CN114239546A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111471991.8
申请日：2021-11-30
Applicant: 南京大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/30 , G06F40/253 , G06F40/58
Abstract: 本发明涉及一种机器翻译测试方法。该方法对语句构建依存语法树，按特定规则对语法树剪枝，基于一组依存语法树级别的删除运算符来破坏句子的有效性，从原始句子中删除单词或短语来生成新的语法和语义有效的句子，然后将原文和新生成的句子输入被测试的机器翻译系统，通过计算词袋距离，按照词袋距离大小排序扩增句子，选择距离最大的5个句子，通过手动为原句和翻译句子结果贴标签，标记出错的句子，完成对机器翻译系统的测试。本发明目的在于解决目前机器翻译测试主要通过替换句子中的部分单词来生成测试用例，测试性能主要受到所采用的语言模型的成熟度的限制。在数据扩增的同时，保证了句子的基本结构的不变性，从而发现了较多对错误，这些错误很多是过去机器翻译测试技术发现不了的。
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公开(公告)号：CN114139159A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111471775.3
申请日：2021-11-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种基于排序学习的代码漏洞误报检测方法，其特征是结合代码漏洞静态分析工具findbugs获取标记正报和误报漏洞报告以及对提取相应报告的软件度量准则；然后根据pair‑wise的排序学习模型构建一个代码漏洞误报检测模型；随后利用置信度最低策略选取部分报告通过众包平台分配给众包安全专家审核；最后，结合众包安全评审专家结果，并将其持续反馈到代码漏洞检测模型中，进行迭代式的模型训练，使得正报漏洞报告排序到误报漏洞报告之前，进而达到有效检测代码漏洞误报的目的。
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公开(公告)号：CN112598614A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201910883978.X
申请日：2019-09-17
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度神经网络的司法图像质量度量方法，用于帮助司法工作人员对获得的司法图像进行质量度量，量化图像质量，以帮助司法人员在工作时对图片质量进行预估，减少低质量材料的流入，提高工作效率。该发明的主要创新在于(1)使用裁剪技术将图片处理成符合卷积神经网络的输入，避免对图像质量造成进一步损失；(2)使用深度神经网络提取图像深层次特征；(3)利用SVR对图像质量进行量化；(4)使用统计方法得到司法图像的质量分数。
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公开(公告)号：CN110825381A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910951999.0
申请日：2019-09-29
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种结合源代码语义与语法特征的基于卷积神经网络的bug定位方法，其特征是提出一种根据用户提交的bug报告定位到产生bug的源代码文件的方法，该方法使用CNN分别对bug报告、源代码语义以及源代码语法进行特征提取，再对这些特征进行融合并提取出统一的特征，最后使用CNN对bug报告和源代码进行相关性预测，得到与bug报告相关的TopK份源代码文件。从而使得当用户提交新的bug报告时，维护人员能及时定位到相关源代码文件并通知开发人员进行修复，从而提高修复bug以及项目维护的效率。该方法的整体流程如摘要附图所示。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110543331A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201810561223.3
申请日：2018-05-29
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于测试代码片段相似性的测试程序抄袭检测方法。该方法针对待测试程序中各个待测方法，首先，基于类名、方法名、参数序列计算出唯一方法标识；其次，从测试程序中提取所有测试代码片段集合，每个测试片段与一个待测方法相对应；然后，分析测试片段间相似性得到相似性分析报告，由此计算出片段之间的相似度值；最后，利用测试片段相似度值计算测试程序整体相似程度值，利用测试程序整体相似程度值即可更加精确的判断测试程序之间抄袭情况。本发明目的在于填补针对测试代码相似性检测技术的空白，解决目前测试代码相似性分析的低精度和测试代码抄袭检测主要靠人工操作的低效率问题，从而提高测试代码相似性检测的效率和精度。
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公开(公告)号：CN110083521A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201810092970.7
申请日：2018-01-26
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种基于群体智能的移动应用测试报告提交及处理方法，利用安卓用户行为可追踪的特点，结合测试人员提交的异常报告，构造更为全面更为精准的移动应用异常描述，帮助测试人员更加准确定位异常，同时改进测试人员反馈的机制，测试人员通过跳转到异常报告填写页面，实时反馈异常的效果，提高整个应用的反馈效率和测试质量。
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公开(公告)号：CN109840644A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201711200605.5
申请日：2017-11-24
Applicant: 南京大学
Abstract: 互联网已经发展为一个高协作性和高互动性的社交环境，用户作为社交网络中内容的生产者和消费者，影响着网络中的感知信息质量。其中的两个因素，用户反馈和个人信誉对于感知信息质量的衡量尤为重要。本文通过定量的实证研究，探究了声誉和用户反馈对感知信息质量的影响，并使用回归分析的方法，发现了用户反馈和个人信誉中影响感知信息质量的重要因素。
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公开(公告)号：CN104598375B
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201410710095.6
申请日：2014-11-28
Applicant: 江苏苏测软件检测技术有限公司 , 南京大学
Abstract: 一种用于软件开发的缺陷预测方法，构建源代码依赖网络和开发者社交网络，分别记录源代码文件间的依赖关系，以及开发者间的交流协作关系。比较源代码依赖网络和开发者社交网络，将两者的不一致作为缺乏交流的指示。本发明可以检测出每个源代码文件关联的开发者交流链接缺乏的数量，作为衡量文件网络不一致性的指标，还可以给出文件缺乏的开发者链接，并同时给出每一条链接缺乏的原因，即哪两个源文件之间存在依赖，而其开发者间没有交流协作。开发者可以根据方法的指导，组织弥补相应的交流，有针对性地发现和修复缺陷。
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公开(公告)号：CN103500142B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201310476944.1
申请日：2013-10-12
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 面向动态Web应用的多目标测试用例优先级测试方法，在回归测试中采用基于元素覆盖和语句覆盖的多目标测试用例优先级技术，使用多个目标对基于动态web应用的测试用例进行优先级排序，优先级高的测试用例将被优先执行。本发明在不进行任何约简测试用例的前提下，对测试用例的执行顺序进行了重新排序，这样一方面使得测试用例集合的错误检测能力不受影响，另一方面提高了错误检测的速率，使得程序员可以尽早地找到更多的错误，节省了程序员寻找错误的时间成本。
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