-
公开(公告)号：CN103249110A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310168440.3
申请日：2013-05-08
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明给出一种基于动态树的无线传感网目标跟踪方法，该方法采用动态树优化基于无线传感网的目标跟踪中的网络自组织过程，包括构建初始树、动态树的扩展与裁剪、动态树的重构等过程，选取距离目标真实位置最近的节点作为根节点来构造动态树，保证目标跟踪任务始终由网络中最接近目标的节点来承担。本发明能够有效降低无线传感网在目标跟踪过程中的节点能耗，保证目标跟踪的高精确程度，保障基于无线传感网的目标跟踪稳定运行。
-
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。
-
公开(公告)号：CN118094540A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410214319.8
申请日：2024-02-27
Applicant: 南京大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开一种大规模程序增量静态分析方法，该方法首先利用进行变更分析得到变化的行号匹配出变化的指令同时构造新旧代码之间的映射；然后基于得到的变化指令和映射关系，更新指向集中的编号；在基于得到的指向集变更，更新静态单赋值中的指向集信息；最后基于得到的静态单赋值信息，连接各个变量的定义点和使用点，形成值流图。本发明可以精确识别源代码和指令的变更，最大程度减少增量静态分析需要处理的数据量，同时本发明最后以值流图的形式，直观地展示了各个变量和对象在程序模块之间的传递关系。
-
公开(公告)号：CN118034708A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410221415.5
申请日：2024-02-28
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于静态分析的二进制程序控制流重建方法，该方法首先提取输入二进制程序的函数入口地址，然后基于工作列表算法反汇编并构建过程内控制流图和函数调用图；根据过程内控制流图和函数调用图分析构建函数抽象，根据函数抽象分析函数调用指令对应的返回地址并更新过程内控制流图的调用返回关系，再根据过程内控制流图和函数抽象，分析函数内的间接跳转目标并更新过程内控制流图的间接跳转关系，最后构建过程间控制流图，基于过程间静态分析方法更新函数调用图中的间接调用关系、过程间控制流图中的函数调用关系和函数调用指令对应的函数抽象。本发明可以解决目前二进制程序控制流重建的通用方法自动化程度与控制流精度无法兼得的问题。
-
公开(公告)号：CN114428733A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210059807.7
申请日：2022-01-19
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于静态程序分析与模糊测试的内核数据竞争检测方法，通过静态程序分析识别代码里的共享资源，并且获得针对共享资源的访问操作，记录该访问操作的读写属性，判定潜在数据竞争的访问对。通过分析内核同步原语语义，过滤不可能产生线程交错的共享资源访问对，以生成更加精确的数据竞争对集合。通过静态分析识别内核资源与系统调用，构建系统调用依赖图。使用数据竞争对集合与系统调用依赖图指导内核模糊测试用例的生成与变异。用一个线程感知模糊测试生成器，将线程的优先级随机化，以探索线程交错，并使用运行时反馈信息更新依赖图的边权值，完善系统调用依赖图，指导之后模糊测试输入的变异。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108804332B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN201810613423.9
申请日：2018-06-14
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的C程序内存泄漏智能化检测方法，分为三个阶段：模型构建阶段，根据已有的内存泄漏构建两个数据集，分别从两个数据中提取内存泄漏特征，将内存泄漏特征输入机器学习的分类器进行训练，交叉验证，修改分类器类型及参数，选取分类准确率最高的作为分类器模型来检测内存泄漏。程序分析与特征获取阶段，对源程序进行预分析，获取所有的内存分配点o，然后进行指针分析，构建从o开始的VFG(ValueFlowGraph)，提取VFG中每条路径对应的内存泄漏特征。缺陷检测与报告阶段，将程序分析与特征获取阶段的内存泄漏特征输入到模型构建阶段的分类器模型中进行检测，判断从o开始的路径中是否存在内存泄漏，得到内存泄漏报告。
-
公开(公告)号：CN110532300B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201910811776.4
申请日：2019-08-30
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/248 , G06F16/54 , G06F16/55 , G16H10/60
Abstract: 本发明公开了一种用于人工智能数据分析的大数据高保真可视化方法。针对大数据量、高维度的向量型数据集提供可视化高保真展示，在人工智能领域中用于分析数据的内部规律与数据特征。为了保证分析效果的准确性，本发明引入了高保真可视化技术，该技术在保留了原始数据可视化特征的基础上缩减了实际可视化的操作数据规模，使可视化平台既能易于操作、高效运行，又能准确还原原始数据效果。本发明通过引入基于频数分布的高保真双向抽样算法来实现这样的可视化技术，从而使高维度大数据的可视化在较低配置的通用硬件平台上得以有效实施。本发明属于人工智能和数据科学领域。
-
公开(公告)号：CN112905474A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110253236.6
申请日：2021-03-09
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于硬件的高级程序动态控制流追踪方法和装置。该方法对待追踪程序静态分析，生成控制流图、类继承图和调用图，通过虚拟机执行待追踪程序收集字节码指令模版、执行信息和追踪数据。然后按照线程对追踪数据进行解码匹配，对照控制流图生成相应的执行流图，最后判断是否存在执行流数据是否存在缺失，如果是，则尽可能还原出执行流图，恢复其中缺失的部分，最终输出执行流图。本发明实现了利用硬件追踪模块对高级语言程序的控制流追踪，并且通过执行流数据的补缺分析处理，解决硬件输出追踪数据和磁盘存储速度不一致的问题。
-
公开(公告)号：CN108228187B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201810001948.7
申请日：2018-01-02
Applicant: 南京大学
IPC: G06F8/41
Abstract: 本发明提出了一种数值程序的全局优化方法，利用符号执行技术从源程序中抽取用于表述路径约束条件以及数值计算过程的代数表示。并分析每个代数表示，通过运用不同地代数变换规则将其转换成数值计算误差更小的代数形式。最终把每个代数表示转成相应的代码片段，并将它们组合生成目标程序。本发明具有以下优势：所有过程均为自动化过程，无需人为干预；程序编写者可以更专注于业务逻辑，而无需关心与数值分析相关的细节操作。这样既提高了开发效率，又使代码逻辑直观易懂，易于维护。
-
公开(公告)号：CN108170466B
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201711394256.5
申请日：2017-12-21
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于程序合成的C/C++程序缺陷自动修复方法，输入带有缺陷的C/C++程序，根据常见的程序缺陷和缺陷程序的类型，设置重写规则，重写规则包括缺陷模式和修复选项。之后将缺陷模式与缺陷程序的语法树进行匹配。若不存在任何匹配的重写规则，则表明无法修复该程序的缺陷。若存在匹配的重写规则，则将匹配的语法树子树替换为选择表达式。之后使用程序合成方法，根据该程序需要满足的规约，得到每个选择表达式的选项。程序合成方法将带有选择表达式的程序和该程序需要满足的规约转化为逻辑表达式，之后使用约束求解器，在设定的时间内进行求解，代入每个选择表达式的选项，将语法树输出为C/C++代码，得到修复后的程序。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
98
records
(took 0.023 seconds)
