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公开(公告)号：CN117633238A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311808446.2
申请日：2023-12-26
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F16/35 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06F18/2415 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于模型搜索的两阶段文本分类方法，目的是解决现有文本分类方法分类准确性不高且分类时间较长等问题。技术方案是：构建文本分类模型库M和含两个搜索模块的文本分类系统，对第一搜索模块进行训练，使用训练好的第一搜索模块根据用户输入的需求文本q在M中进行搜索，得到与q最匹配的20个模型，第二搜索模块为20个模型进行评分及排序得到最优文本分类模型；对最优文本分类模型进行训练，得到训练好的最优文本分类模型；采用训练好的最优文本分类模型对用户上传的无标签文本进行分类。本发明能根据用户选型需求快速准确地从模型库中搜索到合适的文本分类模型，提高文本分类精度和分类速度，降低用户的专业性要求。
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公开(公告)号：CN114780103A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210450356.X
申请日：2022-04-26
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图匹配网络的语义类代码克隆检测方法，目的是解决语义类克隆检测结果不准确的问题。技术方案是：构建由代码补全模块、代码中间表示提取模块、语义图构建模块、代码向量生成模块和向量相似度计算器构成的代码克隆检测系统；使用语义类代码克隆数据集对代码向量生成模块中的深度学习模型进行训练；使用代码克隆检测系统对待检测代码进行代码补全、提取代码中间表示、构建代码语义图，训练后的代码向量生成模块将代码语义图转化为高维向量，再使用向量相似度计算器判断向量的相似度是否超过阈值以判断待检测代码是否是克隆代码。采用本发明可完整获取代码语义信息，有效检测语义类代码克隆，且在代码不可编译时仍能进行检测。
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公开(公告)号：CN117131507A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310840129.2
申请日：2023-07-10
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种运行时配置信息缺失下的软件漏洞复现方法，目的是解决现有漏洞复现方法仅可检测缺失的错误配置或编译时配置，且只能复现小型软件漏洞的问题。方法是构建由缺失配置检测模块与漏洞复现模块构成的配置相关漏洞复现系统；缺失配置检测模块读入软件源码F与配置信息文件，定位F中配置污点分支，对F进行定向代码插桩、编译、链接，得到可执行软件F“。F“执行漏洞测试用例，获取漏洞相关配置集合RCS；漏洞复现模块从RCS选择配置，将配置值修改为非默认值，模拟漏洞触发所需非默认配置环境并监控执行测试用例后的F“的状态，若F“异常退出，则成功复现配置相关漏洞。采用本发明可复现大型和小型软件配置相关漏洞。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115562674A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211200545.8
申请日：2022-09-29
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种负载感知的软件配置参数调整方法，目的是解决目前无法对软件配置参数进行自动调整以应对负载敏感的配置故障的问题。技术方案为：构建由配置相关分支交互分析模块和动态监控模块构成的配置参数调整系统；配置相关分支交互分析模块基于静态程序分析方法定位软件源码中配置相关的分支交互代码段，实现代码插桩；软件运行时，动态监控模块自动提取相关负载影响下配置参数所需满足的约束信息，并在软件负载产生变化时，根据配置约束信息自动调整配置参数取值，从而避免负载敏感配置故障。采用本发明可有效获得负载敏感的配置约束信息，帮助用户自动调整配置参数取值从而满足变化负载的需求，可以避免负载敏感的配置故障。
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公开(公告)号：CN111611392B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202010581318.9
申请日：2020-06-23
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种综合多特征和投票策略的教育资源引用分析方法、系统及介质，本发明方法包括生成目标教育资源的引文的多特征，多特征包括引文的词袋特征、启发式特征及文本结构特征；将引文的多特征输入预先训练好的多个分类器得到分类结果，分类结果为意图分类结果或极性分类结果；将多个分类器得到的分类结果采用投票策略得到最终的分类结果，最终的分类结果为意图分类结果、或极性分类结果、或意图分类结果和极性分类结果。本发明能够克服现有技术中对引文信息捕获不充分，建模不全面，且分类器预测能力有限的缺陷，能够提高引文意图和极性识别的准确率、实现对数据集的充分利用并且保证模型性能的客观准确性。
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公开(公告)号：CN115562674B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211200545.8
申请日：2022-09-29
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种负载感知的软件配置参数调整方法，目的是解决目前无法对软件配置参数进行自动调整以应对负载敏感的配置故障的问题。技术方案为：构建由配置相关分支交互分析模块和动态监控模块构成的配置参数调整系统；配置相关分支交互分析模块基于静态程序分析方法定位软件源码中配置相关的分支交互代码段，实现代码插桩；软件运行时，动态监控模块自动提取相关负载影响下配置参数所需满足的约束信息，并在软件负载产生变化时，根据配置约束信息自动调整配置参数取值，从而避免负载敏感配置故障。采用本发明可有效获得负载敏感的配置约束信息，帮助用户自动调整配置参数取值从而满足变化负载的需求，可以避免负载敏感的配置故障。
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公开(公告)号：CN114780103B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210450356.X
申请日：2022-04-26
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图匹配网络的语义类代码克隆检测方法，目的是解决语义类克隆检测结果不准确的问题。技术方案是：构建由代码补全模块、代码中间表示提取模块、语义图构建模块、代码向量生成模块和向量相似度计算器构成的代码克隆检测系统；使用语义类代码克隆数据集对代码向量生成模块中的深度学习模型进行训练；使用代码克隆检测系统对待检测代码进行代码补全、提取代码中间表示、构建代码语义图，训练后的代码向量生成模块将代码语义图转化为高维向量，再使用向量相似度计算器判断向量的相似度是否超过阈值以判断待检测代码是否是克隆代码。采用本发明可完整获取代码语义信息，有效检测语义类代码克隆，且在代码不可编译时仍能进行检测。
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公开(公告)号：CN111611392A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010581318.9
申请日：2020-06-23
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种综合多特征和投票策略的教育资源引用分析方法、系统及介质，本发明方法包括生成目标教育资源的引文的多特征，多特征包括引文的词袋特征、启发式特征及文本结构特征；将引文的多特征输入预先训练好的多个分类器得到分类结果，分类结果为意图分类结果或极性分类结果；将多个分类器得到的分类结果采用投票策略得到最终的分类结果，最终的分类结果为意图分类结果、或极性分类结果、或意图分类结果和极性分类结果。本发明能够克服现有技术中对引文信息捕获不充分，建模不全面，且分类器预测能力有限的缺陷，能够提高引文意图和极性识别的准确率、实现对数据集的充分利用并且保证模型性能的客观准确性。
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