一种基于区块链技术的众测流程管理系统及方法

    公开(公告)号:CN111782537A

    公开(公告)日:2020-10-16

    申请号:CN202010649265.X

    申请日:2020-07-08

    Abstract: 本发明涉及一种基于区块链技术的众测流程管理系统及方法,包括:请求与反馈模块、评价群组模拟执行及签名模块、数据同步模块、区块链基础设施、测试群组签名验证及记录模块及共识排序模块。本发明通过采用区块链中的技术,实现了一个可信的众测流程管理平台,众测流程管理被分为三个简单的部分,使得系统可以更流畅的运行;测试结果的有效性由所有系统中的参与用户决定,保证了众测测试结果及奖励获取的公平性;基于区块链技术中的私人数据特性,测试人员的隐私数字资产存储于本地而不用提交给中心数据库,既减轻了中心数据库的存储压力,隐私数据也得以更安全地保护。

    一种基于场景描述的自动测试系统及其实现方法

    公开(公告)号:CN107783893B

    公开(公告)日:2019-05-03

    申请号:CN201610737511.0

    申请日:2016-08-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于场景描述的自动测试系统,包括:规则库;对象属性抽取器;场景模型构建器;解析引擎;路径约束抽取器;核心控制器;约束求解器;求解器适配器;测试用例生成器;测试用例库;优化引擎。本发明根据特定的规则库抽取测试对象的属性添加到场景模型中,结合模型本身信息和从测试用例库中提取的启发式信息解析模型,自动生成测试路径,使用约束求解器生成对应的测试输入,整合测试路径和测试输入生成测试用例,并对测试用例进行优化,在保证测试充分性的同时,降低了手工测试的测试成本,提高了测试的效率。本发明还公开了一种基于场景描述的自动测试系统的实现方法。

    一种基于场景描述的自动测试系统及其实现方法

    公开(公告)号:CN107783893A

    公开(公告)日:2018-03-09

    申请号:CN201610737511.0

    申请日:2016-08-26

    CPC classification number: G06F11/3688

    Abstract: 本发明公开了一种基于场景描述的自动测试系统,包括:规则库;对象属性抽取器;场景模型构建器;解析引擎;路径约束抽取器;核心控制器;约束求解器;求解器适配器;测试用例生成器;测试用例库;优化引擎。本发明根据特定的规则库抽取测试对象的属性添加到场景模型中,结合模型本身信息和从测试用例库中提取的启发式信息解析模型,自动生成测试路径,使用约束求解器生成对应的测试输入,整合测试路径和测试输入生成测试用例,并对测试用例进行优化,在保证测试充分性的同时,降低了手工测试的测试成本,提高了测试的效率。本发明还公开了一种基于场景描述的自动测试系统的实现方法。

    基于云计算的软件测试环境动态生成系统及其实现方法

    公开(公告)号:CN103425472A

    公开(公告)日:2013-12-04

    申请号:CN201210162008.9

    申请日:2012-05-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于云计算的软件测试环境动态生成系统,包括:请求与反馈模块;全局控制模块;测试环境动态调度模块;测试环境模板库;测试环境资源监控模块;云端软件测试环境模块。本发明通过云计算中的虚拟化技术,实现测试环境的动态生成、快速生成及可复用,使用户可以按需远程搭建测试环境,不必购买数量庞大的计算机以及在搭建软件测试环境上投入过多精力,从而达到了降低测试成本、提高测试效率的目的。本发明还公开了一种基于云计算的软件测试环境动态生成系统的实现方法。

    一种物联网入侵检测方法、系统及设备

    公开(公告)号:CN118250042B

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202410326304.0

    申请日:2024-03-21

    Abstract: 本发明公开一种物联网入侵检测方法、系统及设备,涉及网络安全技术领域,该方法包括:获取物联网流量数据;对所述物联网流量数据进行筛选,得到流量特征数据;对所述流量特征数据进行转化,得到待测流量特征;基于联邦蒸馏学习贡献度计算训练物联网入侵检测模型;所述物联网入侵检测模型由一个中央服务器和若干个客户端参与训练得到;中央服务器保留有公开数据集和原始标签;每个客户端保留有自身标记的私有数据集;利用所述物联网入侵检测模型对所述待测流量特征进行检测分类。本发明能够降低通信开销,提高检测精度和安全性。

    一种Python代码自动生成方法及系统

    公开(公告)号:CN116400901B

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202310382529.3

    申请日:2023-04-12

    Abstract: 本发明公开一种Python代码自动生成方法及系统,涉及代码生成领域,该方法包括从测试数据库中获取代码的自然语言描述;获取代码的自然语言描述对应的代码的NLP特征;将代码的自然语言描述转化为Action序列特征;并根据Action特征确定AST表征向量;对代码的NLP特征、Action序列特征以及AST表征向量进行特征融合;利用特征向量进行检索确定样本自然语言描述;并将样本自然语言描述、代码的自然语言描述以及对应的代码作为样本数据集中样本;利用样本数据集训练深度学习PLBART模型;根据待生成的代码的自然语言描述,采用代码生成模型,生成Python代码。本发明可准确自动生成有效的代码。

    一种安卓恶意软件检测方法、系统及电子设备

    公开(公告)号:CN116432181A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310385019.1

    申请日:2023-04-12

    Abstract: 本发明公开一种安卓恶意软件检测方法、系统及电子设备,涉及网络安全技术领域。本发明提供的安卓恶意软件检测方法,深度学习模型提取有效的应用内在静态结构特征提取样本的静态特征,并获取对应样本的动态特征,以能够有效地缩小深度学习模型的特征量的大小,保留结构特性,从而加速模型计算速度。此外,深度学习模型利用流量数据监测的方式提取动态特征,可以有效避免模拟所有的动态行为,提取特征更为简洁、有效。最后,为了增加深度学习模型的可解释性,本发明研究不同数据特征的重要性,从而达到特征可解释性的研究目的。

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