一种最坏执行时间确定方法及装置

    公开(公告)号:CN116701167A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310280881.6

    申请日:2023-03-21

    Abstract: 本申请公开了一种最坏执行时间确定方法及装置,可应用于计算机技术领域。该方法包括:获取待测汇编程序中各函数的起始位置;根据所述起始位置建立函数调用关系树;根据函数调用关系树为建立函数调用点阵图,得到函数调用关系树中的所有可能的函数调用方式;通过比对所有函数调用方式对应的运行时间,得到最坏执行时间。可见,本申请利用汇编程序中函数起始位置构建调用关系树,进一步建立函数调用点阵图,即可遍历得到函数中所有可能的调用方式,与现有技术中单独的静态分析技术和动态分析技术相比,同时具有了高精确度和低复杂度。

    文件版本的自动化比较方法、装置及相关设备

    公开(公告)号:CN114816507A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210447038.8

    申请日:2022-04-26

    Abstract: 本申请公开了一种文件版本的自动化比较方法、装置及相关设备。其中,该方法包括:获取文件中至少两个版本号,其中,版本号包括第一版本号;根据预设转换规则,将版本号转换为对应的自然数,并获取版本号的自然数;判断顺序在后版本号的自然数与顺序在前版本号的自然数的差值大于零,则确定文件版本顺序正确。该方法通过预设转换规则,将获取的版本号,转化为版本号的自然数,从而可自动化判断文件版本的顺序是否正确,提高了文件的审查效率,降低了文件审查漏查及错查的概率,避免了因人工进行审查导致漏查的情况,且效率较低的问题。

    一种基于贝叶斯理论的软件V&V有效性度量方法

    公开(公告)号:CN109542510A

    公开(公告)日:2019-03-29

    申请号:CN201811369114.8

    申请日:2018-11-16

    Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯理论的软件V&V有效性度量方法,属于软件V&V技术领域,解决了现有软件V&V有效性度量方法不可靠且效果度量值不准确的问题。该方法包括如下步骤:获得历史V&V活动中每一预设分析复杂度下V&V对象存在缺陷全部被V&V活动发现的概率;建立V&V有效性预测模型,根据上述概率分析获得V&V有效性预测模型参数中的V&V能力因素;根据V&V有效性预测模型获得当前V&V对象存在缺陷全部被V&V活动发现的概率,判断软件V&V有效性;建立V&V有效性度量模型,计算在满足需求的上述分析复杂度下V&V对象存在缺陷全部被V&V活动发现的概率。该方法结合经验数据和实际测试数据,基于贝叶斯理论进行数据融合,综合地给出V&V活动有效性指标,使度量结果更加准确。

    一种基于改进的KNN文本分类方法

    公开(公告)号:CN104408095A

    公开(公告)日:2015-03-11

    申请号:CN201410650756.0

    申请日:2014-11-15

    CPC classification number: G06F17/30705

    Abstract: 本发明提供了一种基于改进的KNN文本分类方法,首先对训练文本进行预处理并计算每个训练样本的特征向量,构建训练集的特征向量空间模型;然后定义密度和距离,将整个样本空间按类型定义为多个球形区和离群点,并存储为训练集库;在进行测试时,首先判断待测文本是否落入某个球形区,根据对应标号判断其类别,否则,离群点和每个球形的中心点作为训练集库,调用KNN算法,判断待测试文本的类别。本发明提供的方法在兼顾分类速度、分类准确度以及对数据倾斜敏感度的同时,能够较好的应用于非球形分布的分类问题,尤其适合具有高维特征向量,分布不规则特征的文本分类问题。

    一种基于贝叶斯理论的软件V&V有效性度量方法

    公开(公告)号:CN109542510B

    公开(公告)日:2021-11-23

    申请号:CN201811369114.8

    申请日:2018-11-16

    Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯理论的软件V&V有效性度量方法,属于软件V&V技术领域,解决了现有软件V&V有效性度量方法不可靠且效果度量值不准确的问题。该方法包括如下步骤:获得历史V&V活动中每一预设分析复杂度下V&V对象存在缺陷全部被V&V活动发现的概率;建立V&V有效性预测模型,根据上述概率分析获得V&V有效性预测模型参数中的V&V能力因素;根据V&V有效性预测模型获得当前V&V对象存在缺陷全部被V&V活动发现的概率,判断软件V&V有效性;建立V&V有效性度量模型,计算在满足需求的上述分析复杂度下V&V对象存在缺陷全部被V&V活动发现的概率。该方法结合经验数据和实际测试数据,基于贝叶斯理论进行数据融合,综合地给出V&V活动有效性指标,使度量结果更加准确。

    一种基于Altarica形式化语言的软件FMEA分析方法

    公开(公告)号:CN106776295B

    公开(公告)日:2020-09-22

    申请号:CN201611081851.9

    申请日:2016-11-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于Altarica形式化语言的软件FMEA分析方法,包括以下步骤:步骤1:识别待分析软件数据流并画出数据流图;步骤2:针对待分析软件建立基本软件模型;步骤3:定义待分析软件失效,并使用步骤2中建立的基本软件模型的各个状态来描述待分析软件的失效;步骤4:搜索所有满足待分析软件的失效定义的状态传输路径,每条传输路径为一个失效模式;步骤5:分析各个满足待分析软件失效定义的状态传输路径,并填写FMEA表格。本发明软件功能单元模型化,使用形式化工具执行分析,减小工作量;软件功能单元模型化,达到模型复用。针对不同的软件功能单元,总结归纳验证属性,达到知识的积累和共享。

    一种通信协议的验证方法和装置

    公开(公告)号:CN111343184A

    公开(公告)日:2020-06-26

    申请号:CN202010125475.9

    申请日:2020-02-27

    Abstract: 本发明涉及一种通信协议的验证方法和装置,属于通信技术领域,解决了现有技术中测试用例规模庞大、命中率不高、效率较低以及后期发现漏洞后,协议修复成本高的问题。验证方法用于确定通信协议抵御重放攻击的能力,包括:分析通信协议的协议字段;基于协议字段建立通信者模型和攻击者模型,通信者模型包括通信者数据,以及攻击者模型包括攻击者数据,其中,通信者数据包括发送者标识、接收者标识和新鲜性标识,并且攻击者数据包括发送者标识、接收者标识、新鲜性标识和攻击者标识;使用形式化语言进行通信者模型和攻击者模型描述;以及使用形式化工具进行重放攻击检测。实现了准确高效的发现协议漏洞并且在协议设计早期介入,减少修复成本。

    一种基于改进的KNN文本分类方法

    公开(公告)号:CN104408095B

    公开(公告)日:2017-12-05

    申请号:CN201410650756.0

    申请日:2014-11-15

    Abstract: 本发明提供了一种基于改进的KNN文本分类方法,首先对训练文本进行预处理并计算每个训练样本的特征向量,构建训练集的特征向量空间模型;然后定义密度和距离,将整个样本空间按类型定义为多个球形区和离群点,并存储为训练集库;在进行测试时,首先判断待测文本是否落入某个球形区,根据对应标号判断其类别,否则,离群点和每个球形的中心点作为训练集库,调用KNN算法,判断待测试文本的类别。本发明提供的方法在兼顾分类速度、分类准确度以及对数据倾斜敏感度的同时,能够较好的应用于非球形分布的分类问题,尤其适合具有高维特征向量,分布不规则特征的文本分类问题。

    一种基于UML顺序图和拓扑图描述网络协议的图示方法

    公开(公告)号:CN103647765A

    公开(公告)日:2014-03-19

    申请号:CN201310631137.2

    申请日:2013-11-29

    Abstract: 本发明公开一种基于UML顺序图和拓扑图描述网络协议的图示方法,首先分析UML顺序图中的各元素信息,以及网络拓扑图中信道信实体之间信道的链接关系;根据分析结果建立表示协议起点的起始图式和表示协议结尾的结束图式;在起始图式和结束图式之间设置发起者图式和接收者图式构成的动作对图式;根据UML顺序图中的执行顺序以及网络拓扑图中的连接关系按信号的流向,从开始图式起将相应的动作对图式用指示箭头连接,在所述指示箭头上标明动作条件,直至最后一个动作对图式与结束图式连接。本发明能完善描述协议交互规则,并且清晰明了,可为后续的形式化分析或其他自动化分析提供条件。

    一种通信协议的验证方法和装置

    公开(公告)号:CN111343184B

    公开(公告)日:2022-08-23

    申请号:CN202010125475.9

    申请日:2020-02-27

    Abstract: 本发明涉及一种通信协议的验证方法和装置,属于通信技术领域,解决了现有技术中测试用例规模庞大、命中率不高、效率较低以及后期发现漏洞后,协议修复成本高的问题。验证方法用于确定通信协议抵御重放攻击的能力,包括:分析通信协议的协议字段;基于协议字段建立通信者模型和攻击者模型,通信者模型包括通信者数据,以及攻击者模型包括攻击者数据,其中,通信者数据包括发送者标识、接收者标识和新鲜性标识,并且攻击者数据包括发送者标识、接收者标识、新鲜性标识和攻击者标识;使用形式化语言进行通信者模型和攻击者模型描述;以及使用形式化工具进行重放攻击检测。实现了准确高效的发现协议漏洞并且在协议设计早期介入,减少修复成本。

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