公开(公告)号：CN120067158A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510145184.9

申请日：2025-02-10

Applicant: 福州大学

Inventor： 张栋 ,  余佳硕 ,  朱龙隆 ,  吴荣榜 ,  廖礼达

IPC: G06F16/2455 ,  G06F16/22 ,  G06F18/27 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于学习索引的可编程交换机范围匹配拓展方法，通过递归流水线模型索引实现可编程交换机的范围匹配；所述递归流水线模型索引通过分层递归的方式建立层次化结构，将数据映射至不同子模型中；每个所述子模型共享相同的递归框架，并在流水线中逐级完成匹配操作。其通过量化近似替代学习索引中神经网络的浮点运算，采用表映射和移位压缩技术进行递归层之间的数据划分，并结合寄存器数组实现线性搜索。

公开(公告)号：CN119883924A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510044356.3

申请日：2025-01-11

Applicant: 福州大学

Inventor： 张栋 ,  吴荣榜 ,  朱龙隆 ,  余佳硕 ,  陈上铭 ,  连文桢 ,  徐文彬 ,  游竣超 ,  林川

IPC: G06F11/3668 ,  G06F11/3604 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明涉及一种基于图神经网络的可编程数据平面增量测试方法，包括：1）生成数据平面程序的控制流图，分析程序结构和逻辑，对程序中每个节点设置类型、编号、可达性和变更标志，定义边的起点、终点及转移条件；2）将控制流图转换为图数据对象，通过编码方式嵌入节点和边信息；3）采用GCN模型分析图数据对象，逐层聚合节点特征，同时结合边的条件转移特性，逐步整合节点之间的局部信息；4）动态选择粗粒度或细粒度测试策略；5）通过正则匹配与随机修改生成缺陷代码样本，并结合自动化训练机制优化图神经网络模型性能。该方法通过生成控制流图并结合图神经网络模型对路径依赖关系进行分析，实现了在网络规则频繁更新场景中的高效增量测试。