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公开(公告)号：CN102193864A
公开(公告)日：2011-09-21
申请号：CN201110126632.9
申请日：2011-05-13
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于覆盖度的错误定位技术的测试用例集优化方法，对于给定的测试用例集T，通过聚类从中识别偶然性正确测试用例，所述偶然性正确测试用例指错误语句被执行，但执行结果仍然为“通过”的测试用例，对识别出的偶然性正确的测试用例进行处理，得到优化的测试用例集用于基于覆盖度的错误定位。本发明的有益效果是：在约简了原测试用例集的大小的同时优化了测试用例集的质量，减少了偶然性正确的测试用例对基于覆盖度的错误定位的干扰作用，从而提高了自动化错误定位的效率和准确度，节省了程序员寻找错误的时间成本。
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公开(公告)号：CN102063374A
公开(公告)日：2011-05-18
申请号：CN201110003162.7
申请日：2011-01-07
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种使用半监督信息进行聚类的回归测试用例选择方法，记录测试用例的执行覆盖信息，生成函数执行剖面，以量化形式表示测试用例；通过对历史测试结果的分析，获得测试用例之间的约束关系并应用半监督聚类算法分析测试用例，了解它们执行情况的异同，理解程序行为及测试用例之间的联系，在回归测试阶段有效降低测试用例数量并保持足够高的错误检测能力。本发明基于数据挖掘技术，通过测试用例所展现出的程序行为的内在联系来理解程序，使得测试用例的选择变得更加容易和自动化，从而可以更有效的使用这些测试用例进行回归测试，提高了测试用例选择的精确度，提高了回归测试的效率。
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公开(公告)号：CN101814055A
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN201010139848.4
申请日：2010-04-06
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种测试用例聚类取样方法，基于观测的软件测试技术中的聚类过滤技术，在类簇中挑选测试用例进行验证，根据验证结果计算其所执行的语句的可信度，判断是否可疑语句，可疑语句构成可疑语句集合；根据可疑语句集合计算该类簇中剩余测试用例失败的可能性，挑选失败可能性最高的测试用例，验证结果并重新计算各语句的可信度，更新可疑语句集合，对未验证的测试用例重复取样过程，直到该类簇中所有剩余测试用例的失败可能性都为0。本发明取样剩余的测试用例均不再验证其结果，实现了测试用例的约简，节约了人工验证测试结果的时间和精力，同时确保被取样的测试用例中失败测试用例占很大比例，语句的可信度值可以用来帮助测试人员进行错误定位。
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公开(公告)号：CN101599855A
公开(公告)日：2009-12-09
申请号：CN200810194869.9
申请日：2008-11-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 基于攻击模式建模的复合攻击关联及攻击场景构建方法，包括如下步骤：1)攻击路径图构建阶段：11)对报警信息进行初始化处理；12)对预处理后的报警信息构建出相应的攻击路径图；13)计算攻击目标危险度，若超出预设阈值，发出报警信息；14)结束；2)攻击场景图关联阶段：21)攻击场景图初始化过程；22)对攻击路径图集合中的每个映射，将其添加入攻击场景图的集合；23)关联出复合攻击场景图；24)结束；本发明的基于攻击模式建模的复合攻击关联及攻击场景构建方法在保持计算简单的前提下，提高了报警时间关联分析的准确率，从而提高了入侵检测系统的关联分析及预测性能。
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公开(公告)号：CN101866317B
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201010212473.X
申请日：2010-06-29
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种基于聚类分析的回归测试用例选择方法，通过在已有技术的基础上记录测试用例的执行覆盖信息，生成函数执行剖面，以量化形式表示测试用例并应用聚类算法分析测试用例，了解它们执行情况的异同，就可以理解程序行为及其之间的联系，在回归测试阶段有效降低测试用例数量并保持足够高的错误检测能力。本发明基于数据挖掘技术，以一种全新的、更加动态的方式处理测试用例，通过测试用例所展现出的程序行为的内在联系来理解程序，使得测试用例的选择变得更加容易和自动化，从而可以更有效的使用这些测试用例进行回归测试，在现有技术的基础上能够进一步提高回归测试的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102521534A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110397516.0
申请日：2011-12-03
Applicant: 南京大学
Abstract: 基于粗糙熵属性约简的入侵检测方法，包括如下步骤：1)训练阶段，收集已知类型进程的系统调用序列作为训练集；统计训练集里某类进程中系统调用的出现概率对其序列作规范化处理，生成短序列集合；基于属性重要度模型计算短序列的属性重要度并排序；基于粗糙熵属性约简算法训练出某类型进程分类规则；重复b、c、d得到训练集中所有类型进程的分类规则，得到进程分类规则集；结束；2)检测阶段，收集待测进程的系统调用序列；对调用序列进行预处理生成短序列集合；根据进程分类规则识别进程种类，判断进程是否异常；结束。本发明在计算简单的前提下，提高了检测的精度，明显降低误报警率。
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公开(公告)号：CN102508770A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110306943.3
申请日：2011-10-10
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种基于谓词自适应随机测试的测试用例集扩增方法，程序中的分支条件表达式称为分支，由分支条件回溯至输入域的表达式称为谓词，用于回归测试，结合软件修改分析的白盒测试技术与自适应随机测试ART的黑盒测试技术，首先进行谓词提取，然后通过谓词距离引导ART进行测试用例集扩增。本发明方法结合软件修改分析的白盒测试技术与ART的黑盒测试技术，从而达到较低成本的测试用例集的有效扩增。
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公开(公告)号：CN101394316B
公开(公告)日：2011-08-31
申请号：CN200810234948.8
申请日：2008-11-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于完全无向图的贝叶斯的网络入侵分类方法，包括如下步骤：1)训练阶段：a)收集已知是否为入侵的会话事件并进行特征提取作为训练集；b)对训练集进行预处理；c)训练出基于完全无向图的贝叶斯分类器；d)结束；2)分类阶段：a)预处理待检测的会话事件；b)使用步骤1c)得到的分类器对处理后的会话事件进行分类；c)返回分类结果；d)结束。本发明的基于完全无向图的贝叶斯的网络入侵分类方法在保持计算简单的前提下，提高了分类器的精度，尤其是针对小样本类标的异常事件，从而提高了入侵检测系统的入侵检测性能。
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公开(公告)号：CN119808799A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411958082.0
申请日：2024-12-27
Applicant: 南京大学
IPC: G06F40/58 , G06F40/211
Abstract: 一种基于语义分析的语音翻译系统自动化测试方法，其特征是使用句法分析获取句子的句法结构，并构建蜕变关系，无需参考文本或额外的标注信息即可评估语音翻译模型的性能.该方法主要解决当前语音翻译测试方法存在的依赖参考文本、测试预言难以构建的问题.本发明提出了一种新的概念，句法结构不变性.在语言学中，依存结构和成分结构常被用来描述一个句子的句法结构.根据语言学中的定义，修饰语则是可选的修饰部分，不能对句子的句法结构产生强烈的影响.本方法的步骤包括使用文本测试用例生成工具和音素对齐工具生成音频扩增模板，使用噪声注入和音频拼接生成测试音频，使用句法结构解析树来表达句子结构，并基于句法结构不变性检测翻译错误。
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公开(公告)号：CN101814055B
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201010139848.4
申请日：2010-04-06
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种测试用例聚类取样方法，基于观测的软件测试技术中的聚类过滤技术，在类簇中挑选测试用例进行验证，根据验证结果计算其所执行的语句的可信度，判断是否可疑语句，可疑语句构成可疑语句集合；根据可疑语句集合计算该类簇中剩余测试用例失败的可能性，挑选失败可能性最高的测试用例，验证结果并重新计算各语句的可信度，更新可疑语句集合，对未验证的测试用例重复取样过程，直到该类簇中所有剩余测试用例的失败可能性都为0。本发明取样剩余的测试用例均不再验证其结果，实现了测试用例的约简，节约了人工验证测试结果的时间和精力，同时确保被取样的测试用例中失败测试用例占很大比例，语句的可信度值可以用来帮助测试人员进行错误定位。
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