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公开(公告)号：CN119785155A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510058392.5
申请日：2025-01-15
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
IPC: G06V10/776 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06N5/045
Abstract: 本发明公开了基于贝叶斯分割网络的深度学习不确定性度量系统，涉及智能软件测试技术领域，步骤一，数据输入模块：输入待测深度学习模型、测试数据集：（1）待测深度学习模型，类型：深度学习模型，针对图像分割任务设计的模型；功能：该模型经过训练，接收图像输入并输出对应的分割结果，分割结果是一个与输入图像尺寸相同的矩阵，其中每个元素代表输入图像中对应位置像素的类别标签；格式：以深度学习框架中的模型对象形式存在，并包含所有的权重和参数。该基于贝叶斯分割网络的深度学习不确定性度量系统，通过卷积编码器‑解码器的形式，对智能模型不确定性进行建模，通过计算softmax样本的方差，得出每个类别预测输出的不确定性。
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公开(公告)号：CN112288079B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202011286945.6
申请日：2020-11-17
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图神经网络模型训练方法、软件缺陷检测方法及系统。包括：根据软件缺陷数据集，获取训练软件函数及测试软件函数，训练软件函数和测试软件函数预先标注有初始缺陷数据；根据训练软件函数的多维代码属性，构建初始多维代码属性图，根据测试软件函数的多维代码属性，构建目标多维代码属性图；基于初始多维代码属性图对初始图神经网络模型进行训练，得到训练后的图神经网络模型；基于目标多维代码属性图对训练后的图神经网络模型进行测试，获取预测缺陷数据；在初始缺陷数据和预测缺陷数据匹配时，将训练后的图神经网络模型作为目标图神经网络模型。本发明可以提高软件缺陷检测精度，减少了人工干预的过程，易于扩展检测的缺陷类型。
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公开(公告)号：CN115033472B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202210402661.1
申请日：2022-04-18
Applicant: 大连理工大学 , 北京轩宇信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于线程循环调度顺序化的中断驱动程序模型检测方法，属于软件模型检测领域。首先收集输入的中断驱动程序的中断相关信息，如软件中包含的中断类型、数量、优先级等。初步的源到源的转化处理将中断驱动程序转化为标准多线程程序，然后使用关键步骤线程循环调度顺序化处理实现对随机中断、周期中断和事件触发中断的顺序化。最后，选择检测性质，将顺序化程序输入给限界模型检测工具，得到检测结果。该方法的程序顺序化过程实现对三种类型中断的顺序化处理，并支持中断的多级嵌套、中断去能使能的自动分析。该方法可用于真实的航天嵌入式软件的缺陷检测，如数组越界、除零错等，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN116450500A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310294715.1
申请日：2023-03-24
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种针对中断驱动型嵌入式软件的共享数据分析方法，包括以下步骤：步骤一，前期处理；步骤二，并发流入口分析；步骤三，访问模型建立；步骤四，指针分析；步骤五，数值分析；步骤六，识别共享数据；步骤七，共享数据标记；本发明通过一个通用的共享数据访问模型刻画各种粒度共享数据访问情况，在此基础上采用基于抽象解释的数值分析获得表示共享数据访问所需的数值不变式，以精确检测程序中的共享数据，达到千行级程序低误报无漏报的效果，且可扩展到万行程序，有利于为中断数据访问冲突的检测工作提供精确的数据集，降低了现有共享数据分析方法的误报和漏报，提升共享数据分析的精确性和完备性。
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公开(公告)号：CN120032628A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510017065.5
申请日：2025-01-06
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开一种多种覆盖率引导的语音智能模型测试数据生成方法及系统，包括输入待测语音智能模型和种子测试数据集；分析待测语音智能模型在不同神经网络覆盖率指标下的覆盖率；随机选择一种或多种变异策略对种子测试数据进行变异；定义强变异个数约束条件，初步过滤变异数据，使用过滤后的变异数据计算待测语音智能模型的四种神经网络覆盖率，选择相比变异前提升了待测模型覆盖率的变异数据，形成对应不同神经网络覆盖率准则的变异数据集；输出待测语音智能模型在种子测试数据集和选择的变异测试数据集上的覆盖率计算结果。提升测试数据的多样性，保证语音智能模型测试的充分性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118331857A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410368374.2
申请日：2024-03-28
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
Abstract: 一种覆盖率驱动的测试用例自动生成方法，对被测程序进行静态分析记录程序中的所有分支集合以及每个循环体对应的内部分支集合；创建初始的程序执行路径，根据路径搜索策略确定当前执行路径；对当前执行路径中pc指向的语句进行符号执行，在符号执行过程中干预循环执行，裁剪大量由循环语句衍生出的冗余路径；将路径中已覆盖的所有分支记录到全局已覆盖分支中并进行约束求解，求解结果即为该路径对应的用例并输出；在确认分支全部覆盖后结束迭代，生成测试用例集合。本发明在有限的资源下提升单元测试的覆盖率，同时提升自动生成测试用例的效率及有效性。
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公开(公告)号：CN112783765B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202110043899.5
申请日：2021-01-13
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本申请公开了一种适用于指针的单元测试用例生成方法及装置，该方法包括：对预设被测程序进行静态分析确定输入元素中的成员类型，根据成员类型判断输入元素是否为void*或含void*成员的结构体；若是void*或含void*成员的结构体，则确定void*或void*成员指向的实际类型以及根据实际类型生成输入驱动文件；判断实际类型是否为结构体类型且结构体类型中的结构体是否包含指向动态堆数据结构的成员；若是结构体类型且结构体类型中的结构体包含指向动态堆数据结构的成员，则设置指针或结构体展开层次，并根据展开层次生成配置文件，根据驱动文件以及配置文件自动生成测试用例。本申请解决了现有技术中生成的测试用例覆盖率较
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公开(公告)号：CN116450501A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310294779.1
申请日：2023-03-24
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种提升静态分析精度的符号分析方法，包括以下步骤：步骤一，生成抽象语法树和控制流图；步骤二，生成调用图；步骤三，执行指针分析；步骤四，全局值编号；步骤五，计算CFG支配关系、支配边界以及控制依赖图；步骤六，静态单赋值形式构造；步骤七，显式暴露函数副作用；步骤八，构造带条件数据依赖图；步骤九，符号分析；步骤十，约束求解；本发明利用指针分析划分所有的内存区域，使得它能够处理所有的语言特性，提高了适用范围；本发明基于静态单赋值，以及通过构造带条件数据依赖图和控制依赖图，可以简洁地以遍历图的方式完成符号分析，并且通过调用SMT求解器求解以得到精确的解。
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公开(公告)号：CN112783765A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110043899.5
申请日：2021-01-13
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本申请公开了一种适用于指针的单元测试用例生成方法及装置，该方法包括：对预设被测程序进行静态分析确定输入元素中的成员类型，根据成员类型判断输入元素是否为void*或含void*成员的结构体；若是void*或含void*成员的结构体，则确定void*或void*成员指向的实际类型以及根据实际类型生成输入驱动文件；判断实际类型是否为结构体类型且结构体类型中的结构体是否包含指向动态堆数据结构的成员；若是结构体类型且结构体类型中的结构体包含指向动态堆数据结构的成员，则设置指针或结构体展开层次，并根据展开层次生成配置文件，根据驱动文件以及配置文件自动生成测试用例。本申请解决了现有技术中生成的测试用例覆盖率较低、执行崩溃或内存开销过大的技术问题。
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公开(公告)号：CN112363729A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011322690.4
申请日：2020-11-23
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种用于静态分析的多编译混合编译的监控方法及装置。所述方法包括：获取待分析程序对应的程序编译日志；根据所述程序编译日志，识别得到编译命令；根据所述编译命令，设计通用的配置文件模型，并将所述程序编译日志映射至所述配置文件模型，得到转换的编译参数；根据编译器类型提取所述待分析程序对应的编译信息。本发明实施例可以实现对多编译器混合编译的项目进行可配置的编译监控。
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