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公开(公告)号：CN116996254B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202310749684.4
申请日：2023-06-25
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开一种自动化挖掘车载信息娱乐系统漏洞的方法及系统，涉及网络安全技术领域，先获取在点击车载信息娱乐系统的每一图标时所产生的系统界面的系统界面图片，每一图标对应一系统界面图片。然后对于每一系统界面图片，对系统界面图片进行文字识别，得到系统界面图片对应的文本，并通过正则匹配从文本中提取得到检测用字段，检测用字段包括IP地址、URL地址、端口和服务。最后基于检测用字段对车载信息娱乐系统进行漏洞检测，得到车载信息娱乐系统的未授权访问漏洞，从而可自动化挖掘车载信息娱乐系统的未授权访问漏洞，后续即可从源头上减少信息收集的可能，抑制直接威胁汽车安全的高危漏洞产生。
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公开(公告)号：CN116400901B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202310382529.3
申请日：2023-04-12
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
Abstract: 本发明公开一种Python代码自动生成方法及系统，涉及代码生成领域，该方法包括从测试数据库中获取代码的自然语言描述；获取代码的自然语言描述对应的代码的NLP特征；将代码的自然语言描述转化为Action序列特征；并根据Action特征确定AST表征向量；对代码的NLP特征、Action序列特征以及AST表征向量进行特征融合；利用特征向量进行检索确定样本自然语言描述；并将样本自然语言描述、代码的自然语言描述以及对应的代码作为样本数据集中样本；利用样本数据集训练深度学习PLBART模型；根据待生成的代码的自然语言描述，采用代码生成模型，生成Python代码。本发明可准确自动生成有效的代码。
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公开(公告)号：CN117253094B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311411509.0
申请日：2023-10-30
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开一种图像分类系统对抗性样本生成方法、系统及电子设备，涉及黑盒对抗攻击技术领域，所述方法包括：根据预设下游任务，获取i种类别的图像；每种类别均包括j张图像；将各类别的图像分别求均值，得到对应类别的均值图像；基于各类别的均值图像确定对应类别的类别敏感补丁区域；获取目标图像；基于目标图像、微调后的替代图像分类模型和攻击区域修正网络，确定实例敏感补丁区域；基于类别敏感补丁区域和实例敏感补丁区域确定待填充补丁区域；基于目标图像和微调后的替代图像分类模型，确定补丁纹理；基于待填充补丁区域、补丁纹理和目标图像，得到对抗性样本。本发明提高了图像分类系统对抗性样本的迁移性。
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公开(公告)号：CN117453563A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311524483.0
申请日：2023-11-15
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06F11/36 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开一种应用程序GUI测试方法、系统、电子设备及存储介质，涉及移动应用测试技术领域，该方法包括：判断当前GUI图像是否存在缺陷；存在则将缺陷种类存入当前轨迹记忆中开启下一轨迹记忆，判断是否达到测试停止条件；不存在则判断当前轨迹记忆是否截止；截止则开启下一轨迹记忆，判断是否达到测试停止条件；若不截止或未达到测试停止条件，则从记忆仓库中搜索重要记忆；将重要记忆、图像信息记忆、目标设定和探索倾向输入多模态大模型得到当前探索倾向和当前操作，并分别添加到记忆仓库和当前轨迹记忆中，将当前操作施加到当前GUI上；更新当前GUI图像为下一GUI图像并进行测试。本发明提高了应用程序GUI测试的效率。
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公开(公告)号：CN116996254A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310749684.4
申请日：2023-06-25
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开一种自动化挖掘车载信息娱乐系统漏洞的方法及系统，涉及网络安全技术领域，先获取在点击车载信息娱乐系统的每一图标时所产生的系统界面的系统界面图片，每一图标对应一系统界面图片。然后对于每一系统界面图片，对系统界面图片进行文字识别，得到系统界面图片对应的文本，并通过正则匹配从文本中提取得到检测用字段，检测用字段包括IP地址、URL地址、端口和服务。最后基于检测用字段对车载信息娱乐系统进行漏洞检测，得到车载信息娱乐系统的未授权访问漏洞，从而可自动化挖掘车载信息娱乐系统的未授权访问漏洞，后续即可从源头上减少信息收集的可能，抑制直接威胁汽车安全的高危漏洞产生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116432181A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310385019.1
申请日：2023-04-12
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06F21/56 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开一种安卓恶意软件检测方法、系统及电子设备，涉及网络安全技术领域。本发明提供的安卓恶意软件检测方法，深度学习模型提取有效的应用内在静态结构特征提取样本的静态特征，并获取对应样本的动态特征，以能够有效地缩小深度学习模型的特征量的大小，保留结构特性，从而加速模型计算速度。此外，深度学习模型利用流量数据监测的方式提取动态特征，可以有效避免模拟所有的动态行为，提取特征更为简洁、有效。最后，为了增加深度学习模型的可解释性，本发明研究不同数据特征的重要性，从而达到特征可解释性的研究目的。
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公开(公告)号：CN115687115A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211344156.2
申请日：2022-10-31
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及一种移动应用程序自动化测试方法及系统。该方法包括：获取待测移动应用程序的业务交互流程图，并利用不同格式表示每个页面中表单的页面表单属性；业务交互流程图中输入输出属性约束信息包括输入流流向的方向以及对所述输入属性进行的逻辑处理；通过行为克隆利用监督学习算法从所述状态‑动作对中学习不同状态下采用不同的动作分布；基于深度强化学习算法结合应用的业务逻辑流，更有效的理解业务需求，快速触及到复杂的核心业务场景中，检测页面本身的异常，从而获取整个测试过程中的异常日志文件以及代码覆盖率，评估待测移动应用程序的性能。本发明能够提高测试大型应用程序时的测试效率。
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公开(公告)号：CN111782536B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202010649204.3
申请日：2020-07-08
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链技术的众测逻辑测试链系统及方法，包括：请求与反馈模块、逻辑测试链控制模块、测试群组管理模块、评价群组选举模块、众测任务包控制模块、测试需求及奖励管理模块、测试通过准则管理模块、区块链基础设施、众测流程控制模块及众测报告及奖励管理模块，采用区块链技术，实现了数据隔离、动态创建及复用、测试群组自动组建及评价群组公平选举的逻辑测试链；基于区块链去中心化的特性和不可篡改性，使不同的测试人员自由选择加入众测任务，在逻辑测试链中提交测试结果并验证有效性，解决了众测人员地理分散性问题，提高了众测任务逻辑整体性、众测报告整合的效率及一致性，保证了众测任务测试结果公平性。
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公开(公告)号：CN113032243B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110116469.1
申请日：2021-01-28
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
Abstract: 本发明涉及一种移动应用程序GUI智能测试方法及系统，该方法包括：根据打图形元素标签的GUI截图训练目标检测模型；根据同时打图形元素标签和交互标签的GUI交互事件序列训练深度强化学习模型；获取移动应用程序当前状态的GUI截图；根据训练完成的目标检测模型，获得打图形元素标签的当前状态的GUI截图；检测图形元素标签中是否存在GUI缺陷；根据训练完成的深度强化学习模型，获得打图形元素标签和交互标签的当前状态的GUI截图；根据打图形元素标签和交互标签的当前状态的GUI截图，施加操作动作到被操作的图形元素，更新移动应用程序的状态；根据深度强化学习模型中奖励函数判断是否停止测试。本发明提高了移动应用程序GUI自动化测试的自动化水平及效率。
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公开(公告)号：CN111782537B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202010649265.X
申请日：2020-07-08
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链技术的众测流程管理系统及方法，包括：请求与反馈模块、评价群组模拟执行及签名模块、数据同步模块、区块链基础设施、测试群组签名验证及记录模块及共识排序模块。本发明通过采用区块链中的技术，实现了一个可信的众测流程管理平台，众测流程管理被分为三个简单的部分，使得系统可以更流畅的运行；测试结果的有效性由所有系统中的参与用户决定，保证了众测测试结果及奖励获取的公平性；基于区块链技术中的私人数据特性，测试人员的隐私数字资产存储于本地而不用提交给中心数据库，既减轻了中心数据库的存储压力，隐私数据也得以更安全地保护。
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