一种高精度的二进制代码相似性比对方法

    公开(公告)号:CN115016843B

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202210566686.5

    申请日:2022-05-23

    Abstract: 本发明涉及一种高精度的二进制代码相似性比对方法,属于代码比对领域。本发明利用SimHash算法进行比对检索,缩小二进制代码比对的范围,再利用二进制代码特征进行精准的相似性比对,实现二进制代码的快速、精确的比对,为二进制代码溯源、缺陷扫描分析提供支撑,满足不同场景下的二进制代码相似性比对的需求。本发明提出的方案,能够在兼顾对比效率的同时,保证二进制代码相似性比对的效率;本发明提取二进制代码函数特征,能够保证代码相似性比对的精确度;本发明采用基于SimHash的文本对比方法,能够提高二进制代码相似性比对的效率。

    一种容器化仿真平台快速部署方法

    公开(公告)号:CN116450153A

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202310461867.6

    申请日:2023-04-26

    Abstract: 本发明涉及一种容器化仿真平台快速部署方法,属于容器化仿真平台设计领域。本发明采用命令行模式,基于基础镜像配置DSP仿真环境、动态链接库、运行依赖环境、环境变量等,构建DSP仿真环境容器;其次,将容器层保存成镜像文件,创建DSP仿真环境镜像包,构建完整的运行环境镜像;再次,基于Dockerfile配置文件通过build命令构建多平台下的镜像tar包,建立运行环境与执行命令的调用关系;然后,将DSP仿真平台镜像包推送到远程云镜像仓库中,方便镜像管理与使用;最后,从远程镜像仓库中拉取仿真平台镜像,进行仿真平台部署运行,实现DSP仿真平台快速部署。本发明有效的简化仿真平台部署过程,进而提升嵌入式仿真环境多平台部署效率。

    一种基于机器学习的软件缺陷确认方法

    公开(公告)号:CN109726120A

    公开(公告)日:2019-05-07

    申请号:CN201811477275.9

    申请日:2018-12-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的软件缺陷确认方法,包括:步骤一:构建特征向量;步骤二:基于聚类分析的缺陷代码知识库构建,包括:以缺陷代码特征向量集作为数据集输入,聚类集成;对一个数据集进行聚类集成,首先要产生多个聚类结果,然后对这些聚类进行集成;包括进行多个聚类结果收集以及多个聚类结果集成;形成缺陷代码知识库样本;步骤三:基于监督学习的缺陷代码确认,包括:以获得的缺陷代码知识库样本为输入,构建多类分类器并用测试样本判断分类器是否满足评价指标;若不满足评价指标,引入代价函数对分类器进行迭代优化直至满足指标。本发明完成对误报缺陷和非误报缺陷的分离工作,达到软件缺陷精确确认、提高测试效率的目的。

    一种容器化仿真平台快速部署方法

    公开(公告)号:CN116450153B

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202310461867.6

    申请日:2023-04-26

    Abstract: 本发明涉及一种容器化仿真平台快速部署方法,属于容器化仿真平台设计领域。本发明采用命令行模式,基于基础镜像配置DSP仿真环境、动态链接库、运行依赖环境、环境变量等,构建DSP仿真环境容器;其次,将容器层保存成镜像文件,创建DSP仿真环境镜像包,构建完整的运行环境镜像;再次,基于Dockerfile配置文件通过build命令构建多平台下的镜像tar包,建立运行环境与执行命令的调用关系;然后,将DSP仿真平台镜像包推送到远程云镜像仓库中,方便镜像管理与使用;最后,从远程镜像仓库中拉取仿真平台镜像,进行仿真平台部署运行,实现DSP仿真平台快速部署。本发明有效的简化仿真平台部署过程,进而提升嵌入式仿真环境多平台部署效率。

    一种基于仿真平台的多层级、多模式软件故障注入方法

    公开(公告)号:CN116431518B

    公开(公告)日:2023-09-26

    申请号:CN202310461957.5

    申请日:2023-04-26

    Abstract: 本发明涉及一种基于仿真平台的多层级、多模式软件故障注入方法,属于嵌入式软件测试领域。本发明通过修改仿真平台来达到故障注入的效果,仿真平台具有可控性强的特点,故障注入灵活、精度高。该方法首先采用虚拟化技术实现仿真平台构建,包括处理器、外设、总线等模型;其次,构建故障注入案例库,包括处理器平台级、接口设备级、通信协议级等层级,统一进行故障案例设计和管理;然后,配置故障注入参数,执行故障注入,包括基于时间、基于PC、基于地址等注入方式;最后,采集故障案例注入后的执行信息,生成代码覆盖率报告。本发明提高嵌入式软件测试充分性,保障软件质量和可靠性。

    基于扩展Lustre语言的模型度量方法

    公开(公告)号:CN116149624B

    公开(公告)日:2023-09-26

    申请号:CN202310185399.4

    申请日:2023-02-21

    Abstract: 本发明涉及一种基于扩展Lustre语言的模型度量方法,属于软件度量领域。本发明根据扩展Lustre语言设计了模型结构树,通过可视化建模可生成工程对应的模型结构树;设计了预定义的度量元,包括模型对象度量、操作符对象度量、包对象度量以及状态机对象度量等四个方面,并根据度量元设计了度量元数据字典;根据不同的度量元设计不同的度量值计算方式;在OnModel建模平台中成功增加了基于扩展Lustre语言的模型度量模块,并通过表格进行度量结果展示。本发明基于扩展Lustre语言结构进行模型度量,该方法根据扩展Lustre语言设计了模型结构树以及预定义的度量元,针对不同的度量元设计了不同的度量值计算方式,最终实现了在OnModel建模平台中应用模型度量,并展示度量结果。

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