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公开(公告)号：CN105320589B
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201410331910.8
申请日：2014-07-14
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心 , 上海市信息网络有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种云测试环境中测试脚本自动解析系统，包括：测试脚本输入模块；测试脚本自适应配置模块；测试脚本依赖关系分析模块；测试脚本参数生成模块；测试脚本分发模块；云测试环境模块。本发明能够根据云测试环境的实际情况以及用户自定义的需求灵活配置测试脚本，使测试脚本具有自适应能力。同时对于有参数的测试脚本，根据用户需求自动生成多组数据值作为测试输入，实现参数化测试，并能根据用户指定的依赖关系，将测试脚本分配到云测试环境中并行执行。用户无需为每一个测试环境重新录制或者编写测试脚本，也无需为每个测试输入数据重复编写测试脚本，没有依赖关系的测试脚本也可并行执行，加快了测试脚本的执行速度，提高了测试效率，减轻了用户编写测试脚本的复杂度。本发明还公开了一种云测试环境中测试脚本自动解析的实现方法。
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公开(公告)号：CN105320589A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201410331910.8
申请日：2014-07-14
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心 , 上海市信息网络有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种云测试环境中测试脚本自动解析系统，包括：测试脚本输入模块；测试脚本自适应配置模块；测试脚本依赖关系分析模块；测试脚本参数生成模块；测试脚本分发模块；云测试环境模块。本发明能够根据云测试环境的实际情况以及用户自定义的需求灵活配置测试脚本，使测试脚本具有自适应能力。同时对于有参数的测试脚本，根据用户需求自动生成多组数据值作为测试输入，实现参数化测试，并能根据用户指定的依赖关系，将测试脚本分配到云测试环境中并行执行。用户无需为每一个测试环境重新录制或者编写测试脚本，也无需为每个测试输入数据重复编写测试脚本，没有依赖关系的测试脚本也可并行执行，加快了测试脚本的执行速度，提高了测试效率，减轻了用户编写测试脚本的复杂度。本发明还公开了一种云测试环境中测试脚本自动解析的实现方法。
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公开(公告)号：CN104636200A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201310567625.1
申请日：2013-11-14
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心 , 上海商学院 , 上海市信息网络有限公司
Abstract: 本发明公开了一种计算机多进程公平调度的方法，包括以下步骤：步骤一：从进程集中取出进程组成调度集，将进程集中未被调度的进程组成后备调度队列；步骤二：判断进程调度请求是否结束，如未结束执行下一步骤，否则调度结束；步骤三：对调度集进行调度；步骤四：将调度集中调度后的进程转移到后备调度队列的队尾；步骤五：清空调度集；步骤六：从后备调度队列中选取进程组成调度集，并跳转至步骤二。本发明通过集合运算操作，构造进程的调度集和后备调度队列，实现计算机处理器对多进程的公平调度，避免了进程并发调度时的死锁发生，提高了计算机处理器对并发进程的调度能力。
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公开(公告)号：CN104636200B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201310567625.1
申请日：2013-11-14
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心 , 上海商学院 , 上海市信息网络有限公司
Abstract: 本发明公开了一种计算机多进程公平调度的方法，包括以下步骤：步骤一：从进程集中取出可进行并发调度的进程组成调度集，将进程集中未被调度的进程组成后备调度队列；步骤二：判断进程调度请求是否结束，如未结束执行下一步骤，否则调度结束；步骤三：对调度集进行调度；步骤四：将调度完成的进程进入后备调度队列的队尾；步骤五：清空调度集；步骤六：从后备调度队列中选取进行并发调度的进程组成新调度集，并跳转至步骤二。本发明通过集合运算操作，构造进程的调度集和后备调度队列，实现计算机处理器对多进程的公平调度，避免了进程并发调度时的死锁发生，提高了计算机处理器对并发进程的调度能力。
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公开(公告)号：CN106681702A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201510759945.6
申请日：2015-11-10
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心 , 上海商学院 , 上海市信息网络有限公司
IPC: G06F9/44
CPC classification number: G06F8/10
Abstract: 本发明公开了一种将有限自动机中的循环转换为正则表达式的方法，主要解决了传统方法无法将有限自动机中的复杂循环转换为正则表达式的问题。其步骤是：步骤一：识别有限自动机中的所有循环，包括自循环和间接循环；步骤二：为自循环和间接循环构造新的迁移条件序列；步骤三：若循环是为自循环，则直接删除循环上的状态和迁移条件；若循环为间接循环，则删除除循环初始状态外的所有状态和相关的迁移条件；步骤四：将新的迁移条件序列加入到有限自动机中；步骤五：输出不带循环的有限自动机。本发明能被应用于软件行为建模、基于模型的测试、硬件电路系统设计、软件工程、编译器、网络协议和计算与语言的研究等领域，显著地提高计算机处对含有复杂循环的有限自动机的处理能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103916438B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201310003538.3
申请日：2013-01-06
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心 , 上海市信息网络有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于负载预测的云测试环境调度方法，包括：建立测试主机负载变化数据库并配置物理节点的选择策略；获取各个物理节点的平均负载；根据平均负载及低门限值，判断物理节点上需要进行迁移的测试主机；根据负载变化数据库，对物理节点的负载进行预测，并反馈预测结果；根据预测结果与节点选择策略，将需要调度的测试主机迁移到选择的物理节点。本发明通过预测云测试环境中各个物理节点的负载，为需要调度的云测试主机找到最合适的目标节点，使整个云测试环境达到负载均衡和节能的双重目标，消除云测试环境的性能瓶颈，从而提高整个云测试环境的稳定性，降低系统的能耗。本发明还公开了一种基于负载预测的云测试环境调度系统。
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公开(公告)号：CN103916438A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201310003538.3
申请日：2013-01-06
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心 , 上海市信息网络有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于负载预测的云测试环境调度方法，包括：建立测试主机负载变化数据库并配置物理节点的选择策略；获取各个物理节点的平均负载；根据平均负载及低门限值，判断物理节点上需要进行迁移的测试主机；根据负载变化数据库，对物理节点的负载进行预测，并反馈预测结果；根据预测结果与节点选择策略，将需要调度的测试主机迁移到选择的物理节点。本发明通过预测云测试环境中各个物理节点的负载，为需要调度的云测试主机找到最合适的目标节点，使整个云测试环境达到负载均衡和节能的双重目标，消除云测试环境的性能瓶颈，从而提高整个云测试环境的稳定性，降低系统的能耗。本发明还公开了一种基于负载预测的云测试环境调度系统。
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公开(公告)号：CN118606174B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202410636858.0
申请日：2024-05-22
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06F11/3668 , G06F21/62 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开一种软件隐私合规检测方法、设备、存储介质及产品，涉及软件隐私合规分析技术领域。所述方法包括：提取各样本软件对应的样本特征；基于各样本软件对应的样本特征构建各样本软件对应的异构图；采用强化学习根据奖励函数值对各异构图进行处理得到各样本软件对应的元路径；根据元路径生成各样本软件对应的路径实例，并采用图表征模型对各路径实例进行处理得到各路径实例中各节点的向量表示；利用训练集对图嵌入模型进行训练得到软件隐私合规检测模型；根据各节点的向量表示计算新奖励函数值；将待检测软件对应的样本特征输入软件隐私合规检测模型得到待检测软件的检测结果。本发明可提供更好的检测效果，并且对检测人员门槛要求更低。
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公开(公告)号：CN119210798A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411242241.7
申请日：2024-09-05
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
Abstract: 本申请公开了一种充电桩流量入侵的检测方法、装置、设备及存储介质，涉及智能电网安全技术领域，该方法包括：将从电车充电桩中提取到的真实样本流量特征，输入至对抗生成网络的生成器得到欺骗样本流量特征；将所述欺骗流量样本特征输入至所述对抗生成网络的判别器进行验证；在所述判别器对所述欺骗流量样本特征验证通过的情况，将所述真实样本流量特征和所述欺骗流量样本特征组合成训练数据集；利用所述训练数据集对流量入侵预测模型进行训练；利用训练之后的流量入侵预测模型检测所述电车充电桩的数据流量是否存在流量入侵行为。
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公开(公告)号：CN117113350B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311162448.9
申请日：2023-09-11
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
Abstract: 本发明公开一种基于路径自适应的恶意软件检测方法、系统及设备，涉及软件检测领域，该方法包括：对软件样本数据进行逆向编译后提取相关细粒度信息特征；该信息特征包括APP与API间的调用特征、API与API间的调用特征以及API与Permission的调用特征；基于以上相关细粒度信息特征构建异构图数据；基于异构图数据，采用强化学习从所述异构图数据中为每个样本提取出一个样本路径；采用训练集训练异构图嵌入模型，得到恶意软件检测模型；训练集中样本数据由各样本路径和各样本路径对应的软件类型构成；根据待检测的软件数据和恶意软件检测模型，得到待检测的软件数据对应的类型。本发明提高了检测精度的同时提高了检测速度。
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