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公开(公告)号:CN115687115B
公开(公告)日:2023-07-28
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: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: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:CN119046424A
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202411104009.7
申请日:2024-08-13
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06F16/332 , G06N3/008 , G06F18/214 , G06F18/2415
Abstract: 本申请公开了一种大语言模型测试数据集生成方法、系统、设备及介质,涉及自然语言处理领域,该方法包括:多个对话智能体基于提示语生成对话链:每个对话智能体根据提示语生成回答,并对其他对话智能体生成的回答进行质疑和评分,根据其他智能体给出的质疑和评分重新生成回答,最终将评分最高的回答作为最优回答;关键词提取智能体和关键词判断智能体基于提示语及最优回答生成判断链:关键词提取智能体从最优回答中提取关键词集合,关键词判断智能体对关键词集合进行质疑,关键词提取智能体根据质疑重新提取关键词集合,最终得到最优关键词集合;将提示语、最优回答及最优关键词集合存入数据库。本申请提高了大语言模型测试数据集的生成效率。
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公开(公告)号:CN117253094A
公开(公告)日:2023-12-19
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:CN117827660A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202410000593.5
申请日:2024-01-02
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06F11/36 , G06F40/30 , G06F40/242 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种自然语言处理测试用例生成方法、系统、设备及介质,涉及自然语言处理测评领域,该方法包括:根据用户需求和应用场景确定词典;根据词典、用户的测试类型和测试项目,确定掩膜语言模板;掩膜语言模板中的掩膜为词典中的键或掩码符号;基于词典和预训练语言模型对掩膜语言模板中的掩膜进行预测,生成初步的测试用例;预训练语言模型采用训练集对深度学习模型进行训练得到;训练集包括:随机挖去若干词的中文文本和对应的完整中文文本;采用自然语言处理算法对初步的测试用例进行扩充,将扩充后的测试用例中语言通顺的测试用例确定为最终的测试用例。本发明能自动生成中文自然语言处理测试用例,适用于中文语境下的场景的测试。
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