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公开(公告)号：CN114024986A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111298005.3
申请日：2021-11-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L67/1097 , H04L67/133 , H04L67/30 , H04L67/56 , H04L41/14 , H04L43/08 , G06F9/54
Abstract: 本发明公开了一种使用节点代理的轻量级网络模拟办法。所述方法包括：网络模拟配置中心读取json配置文件，将配置文件内容转换为相应网络配置参数；为进程中的每个节点创建一个代理节点；节点和节点间的连接由RPC框架完成；进程中的每个节点与所有代理节点建立连接；初始化节点编号与节点套接字映射并提供给代理节点做查找；节点编号与套接字的映射存储在网络模拟配置中心的中；节点间通信由代理节点转运；网络模拟由代理节点根据网络模拟配置中心参数实施；网络数据由代理节点进行统计；网络数据被写入网络模拟配置中心；网络模拟配置中心接收网络配置参数修改请求；网络模拟配置中心接收测试结束命令，关闭整个进程。本发明在单进程的多节点测试环境中有效地模拟了生产网络环境，为分布式系统提供一个轻量级的网络环境模拟。
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公开(公告)号：CN113885939A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111028938.0
申请日：2021-09-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F8/75
Abstract: 本发明属于软件工程领域，尤其涉及一种基于特征本体的web服务发现方法，主要通过对特征元素的抽取来实现服务本体的构建。并通过web服务描述语言OWL‑S对服务的功能和非功能需求进行描述，结合自定义的匹配算法从而实现高效准确的web服务发现。步骤如下：S1、服务本体的抽取。对web服务本体进行抽取。S2、根据步骤S1中抽取到的注服务本体，进行web服务的功能和非功能需求描述。S3、对步骤S1、S2抽取到的服务本体概况，按照web服务的功能需求和非功能需求进行服务本体库设计。S4、定义服务本体本概念间的匹配算法。S5、在S1‑S4步骤的基础上，利用Web服务匹配算法对Web服务进行匹配，选取满足服务请求者需求的而不是最优的服务。
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公开(公告)号：CN108304173B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201710033454.2
申请日：2017-01-13
Applicant: 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
IPC: G06F8/30
Abstract: 本发明公开了一种获取网页执行JavaScript函数调用路径的方法，通过使用JavaScript的动态插桩工具Jalangi对网页进行动态插桩，对网页中JavaScript执行路径中的所有函数加入函数调用路径信息。首先定义一个可以在JavaScript函数的最后添加一个参数的方法，该方法用于在函数执行前在函数的参数列表中保存执行到当前的函数调用路径信息；然后对如setTimeOut，setInterval，apply和call等函数加入参数的操作进行特殊处理，保证函数调用路径的延续和统一执行；最后对于生成iframe、script和a标签的部分，输出对应的函数调用路径信息。该发明对函数调用关系有一个完整的链路输出，方便开发者追踪和调试。
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公开(公告)号：CN105975388B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201610184439.3
申请日：2016-03-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了基于频谱的增量式缺陷定位方法，该方法采用增量式逐步迭代的方法，利用程序信息和测试信息找出程序缺陷语句或者预测缺陷语句可能存在的范围。该方法首先通过运行测试用例，收集测试用例在程序中执行的覆盖信息即频谱信息以及运行结果信息生成覆盖信息表；再对覆盖信息表进行统计分析，计算程序语句可疑度，根据可疑度对程序语句进行排序获得缺陷定位序列；根据定位序列中语句排列逐个进行排错，直到找到引发程序异常的语句。本发明从多角度采取优化策略提高软件缺陷定位的效率，提高了测试用例的覆盖率，很好地减少了收集频谱的开销，提高了可疑度算法的精确性。
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公开(公告)号：CN108365974A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810043547.8
申请日：2018-01-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种针对网元设备多业务自动化脚本配置的方法，该方法首先通过质检脚本先对工单的拓扑信息进行质检，存放配置业务流程各设备配置的脚本。然后填入设备名称，选取对应的设备类型，模板类型和任务类型，通过参数的绑定，后台对调用的脚本进行实例化和参数的传递。执行脚本，脚本通过python的pexpect模块登陆设备和设备进行交互并记录与设备交互的日志和成功信息以及错误信息。后台得到脚本执行结果对工单的当前状态进行修改进入下一个配置阶段。本发明在网元设备多业务自动化脚本配置在人力和效率准确率上有着显著效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108306918A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201710033453.8
申请日：2017-01-13
Applicant: 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于程序动态分析、自动获取用户在不同时间段访问网站信息的方法。首先使用动态插桩技术获取用户访问网页的行为，然后收集该行为并存储在一个变量中，同时使用代理按域名缓存用户访问的网页，然后使用工具Selenium设置定时，多次自动化访问同一个网页，再比较采集的文件，以发现用户的行为差异。本发明在多次自动化获取用户的动态行为方面有显著效果。
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公开(公告)号：CN108304173A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201710033454.2
申请日：2017-01-13
Applicant: 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
IPC: G06F8/30
CPC classification number: G06F8/3135
Abstract: 本发明公开了一种获取网页执行JavaScript函数调用路径的方法，通过使用JavaScript的动态插桩工具Jalangi对网页进行动态插桩，对网页中JavaScript执行路径中的所有函数加入函数调用路径信息。首先定义一个可以在JavaScript函数的最后添加一个参数的方法，该方法用于在函数执行前在函数的参数列表中保存执行到当前的函数调用路径信息；然后对如setTimeOut，setInterval，apply和call等函数加入参数的操作进行特殊处理，保证函数调用路径的延续和统一执行；最后对于生成iframe、script和a标签的部分，输出对应的函数调用路径信息。该发明对函数调用关系有一个完整的链路输出，方便开发者追踪和调试。
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公开(公告)号：CN104572476B
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201510051325.7
申请日：2015-01-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明给出了一种基于程序切片的软件安全测试方法，该方法对程序切片技术进行了探讨，并提出了一种基于程序切片的不可达路径检测方案。本方法以网页中提取的JavaScript脚本语言代码为输入，将其转换成为LLVM中间表示，然后分别对其进行静态程序切片和动态程序切片。由于静态程序切片对程序的输入不做任何假设，所做的分析完全以程序的静态信息为依据，所以会把不可达路径包含到切片结果中。然而对于动态程序切片，它关注的是在某个特定输入下执行的路径行为，而不会关注变量所有可能的输入导致的路径行为，因此动态切片的结果往往不会含有不可达路径。通过将静态程序切片与动态程序切片相结合，可以检测程序中的不可达路径，从而提高软件的测试效率。
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公开(公告)号：CN104008051B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201410210134.6
申请日：2014-05-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种频谱信息去冗优化的软件缺陷定位方法，通过运行测试用例，收集程序运行结果信息即频谱信息；对所得频谱信息进行去冗优化处理，利用频谱信息计算可疑度；根据可疑度值的大小对语句进行降序排列，根据已排序的语句序列逐个进行排错，直至找到引发程序异常的语句。本发明在基于频谱的错误定位方法中，在利用覆盖信息表进行可疑度计算之前，对频谱信息进行去冗余处理，利用有效的频谱信息进行可疑度计算，提高根据可疑度进行缺陷定位的可靠性，进而提高软件缺陷定位的效率。
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公开(公告)号：CN103150574B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201310001117.7
申请日：2013-01-05
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 为了提高图像型垃圾邮件检测的精度和召回率，节省检测图像型垃圾邮件的时间，导致需要一个高效率的检测图像型垃圾邮件的方法。本发明的目的是提供一种利用基于最邻近的标签传播算法检测图像型垃圾邮件的方法。通过提取图片的加速鲁棒性特征描述符，确保了图片的旋转和尺度不变性；通过获取图片聚类中心点信息，再按照该信息均值聚类图片加速鲁棒性特征描述符，确保了所有图片聚类后的信息具有可比性；通过利用基于最邻近的标签传播，选择与每个图像相似度最接近的K（K=已知类别的图像数+测试的图像数/10，表示选取与图像相似度最相近的图像幅数）个图像的标签进行传播，提高了标签的传播速率，节省了检测图像型垃圾邮件的时间。
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