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公开(公告)号：CN109445834B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201811273830.6
申请日：2018-10-30
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F8/70
Abstract: 本发明涉及一种基于抽象语法树的程序代码相似性快速比较方法，涉及代码复用技术领域。本发明的基于抽象语法树的程序代码相似性快速比较方法，该方法通过构造程序抽象语法树，然后基于抽象语法树提取程序代码特征，并将代码特征哈希化，最后通过计算代码特征哈希值的汉明距离进行代码相似性的判定。该方法以程序代码抽象语法树为比较对象，同时结合Simhash与倒排索引技术，将程序代码的相似性比较转化成代码特征哈希值的比较。在保证高准确率和召回率的前提下，这种方法不仅能够实现程序代码的快速相似性比较，而且还能够满足针对海量代码进行快速相似性比较的需要。该方法具有较好的时间和空间复杂度，能够适应针对海量代码的相似性比较应用场景，从而为软件代码复用及溯源提供支持手段。
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公开(公告)号：CN109491709B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201811270187.1
申请日：2018-10-29
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于AHP与神经网络的软件代码可控度综合评价方法，涉及软件代码可控度评价技术领域。本发明给出了合理的软件代码可控性度量模型，并提出了用层次分析法获取权重作为神经网络输入的软件代码可控性综合评价模型，解决了复杂系统建模时,由于影响因素过多,把它们都作为神经网络的输入,会增加网络的复杂度,降低网络性能,影响计算准确度的问题。工程实例应用的结果表明，本发明针对复杂软件代码，采用层次分析和神经网络相结合的可控度评价结果是可信的、有效的。
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公开(公告)号：CN109656818A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811477290.3
申请日：2018-12-05
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种软件密集系统故障预测方法，其中，包括：步骤一、构建特征向量；步骤二、通过获得的特征向量，训练时间序列预测法模型，并输出时间序列预测法模型的特征向量，用训练好的时间序列预测法模型对下一时刻系统硬件信息进行预测；步骤三、构建基于随机深林算法的故障预测模型，将步骤二中得到时间序列预测法模型的特征向量，输入随机森林模型中，得到软件故障的预测结果。本发明方法不依赖于人工确认及个人分析经验，通过实际观测数据进行智能预测，预测结果更为客观。
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公开(公告)号：CN109445834A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811273830.6
申请日：2018-10-30
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F8/70
Abstract: 本发明涉及一种基于抽象语法树的程序代码相似性快速比较方法，涉及代码复用技术领域。本发明的基于抽象语法树的程序代码相似性快速比较方法，该方法通过构造程序抽象语法树，然后基于抽象语法树提取程序代码特征，并将代码特征哈希化，最后通过计算代码特征哈希值的汉明距离进行代码相似性的判定。该方法以程序代码抽象语法树为比较对象，同时结合Simhash与倒排索引技术，将程序代码的相似性比较转化成代码特征哈希值的比较。在保证高准确率和召回率的前提下，这种方法不仅能够实现程序代码的快速相似性比较，而且还能够满足针对海量代码进行快速相似性比较的需要。该方法具有较好的时间和空间复杂度，能够适应针对海量代码的相似性比较应用场景，从而为软件代码复用及溯源提供支持手段。
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公开(公告)号：CN109359047B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201811270209.4
申请日：2018-10-29
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及一种基于系统特征状态的软件测试充分性度量方法，涉及软件测试技术领域。本发明可以定量的评估系统测试充分性，并指导如何提高测试充分性。只要获取到系统之间的通讯协议格式，并能够采集到通讯数据，就可以采用此方法指导开展系统级测试，方法的使用对系统的复杂性程度不敏感，可以支持大型复杂系统的测试。可以直观指示出哪些软件的关键特征状态没有被覆盖。类比于白盒测试中的语句覆盖、分支覆盖、路径覆盖，该方法可以定义为特征状态覆盖、特征状态组合覆盖等多级别的测试覆盖率统计，适应不同安全可靠要求的系统测试终止条件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109491709A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811270187.1
申请日：2018-10-29
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于AHP与神经网络的软件代码可控度综合评价方法，涉及软件代码可控度评价技术领域。本发明给出了合理的软件代码可控性度量模型，并提出了用层次分析法获取权重作为神经网络输入的软件代码可控性综合评价模型，解决了复杂系统建模时,由于影响因素过多,把它们都作为神经网络的输入,会增加网络的复杂度,降低网络性能,影响计算准确度的问题。工程实例应用的结果表明，本发明针对复杂软件代码，采用层次分析和神经网络相结合的可控度评价结果是可信的、有效的。
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公开(公告)号：CN109359047A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811270209.4
申请日：2018-10-29
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及一种基于系统特征状态的软件测试充分性度量方法，涉及软件测试技术领域。本发明可以定量的评估系统测试充分性，并指导如何提高测试充分性。只要获取到系统之间的通讯协议格式，并能够采集到通讯数据，就可以采用此方法指导开展系统级测试，方法的使用对系统的复杂性程度不敏感，可以支持大型复杂系统的测试。可以直观指示出哪些软件的关键特征状态没有被覆盖。类比于白盒测试中的语句覆盖、分支覆盖、路径覆盖，该方法可以定义为特征状态覆盖、特征状态组合覆盖等多级别的测试覆盖率统计，适应不同安全可靠要求的系统测试终止条件。
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公开(公告)号：CN109656818B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201811477290.3
申请日：2018-12-05
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种软件密集系统故障预测方法，其中，包括：步骤一、构建特征向量；步骤二、通过获得的特征向量，训练时间序列预测法模型，并输出时间序列预测法模型的特征向量，用训练好的时间序列预测法模型对下一时刻系统硬件信息进行预测；步骤三、构建基于随机深林算法的故障预测模型，将步骤二中得到时间序列预测法模型的特征向量，输入随机森林模型中，得到软件故障的预测结果。本发明方法不依赖于人工确认及个人分析经验，通过实际观测数据进行智能预测，预测结果更为客观。
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公开(公告)号：CN107301128A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710486867.6
申请日：2017-06-23
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于Petri网模型的系统仿真验证方法，属于系统工程建模技术领域。本发明提出一种模型转换机制，将难以直接通过模型检查器验证实现的、用半形式化的语言描述的SysML模型转换为一种易于验证的形式化语言描述模型，即Petri网模型，再对转换后的模型进行模型的仿真验证，提高了系统工程模型仿真效率。
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公开(公告)号：CN109525364A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811273839.7
申请日：2018-10-30
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明涉及一种基于XML的通信数据协议通用化描述方法，涉及通信技术领域。该方法通过定义各种不同类型协议字段元素，并赋予这些协议字段元素不同的属性，然后采用基于XML配置文件的方式对通信数据协议进行描述，最后提出了通信数据编码方法，对这套通信协议描述方法进行实现。该方法能够实现测试通信数据协议的通用化描述，支持分系统或设备的业务逻辑和数据相分离，为测试过程中数据的灵活可控提供了技术支撑，从而为分系统或设备的充分性测试提供了支持手段。
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