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甘露

作品数：7 被引量：18H指数：3
供职机构：南京航空航天大学计算机科学与技术学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 7篇自动化与计算...

主题

  • 2篇动态污点分析
  • 2篇支持向量
  • 2篇软件缺陷预测
  • 2篇污点分析
  • 2篇向量
  • 1篇代码
  • 1篇代码覆盖
  • 1篇代码覆盖率
  • 1篇电力
  • 1篇遗传算法
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群算法
  • 1篇支持向量回归
  • 1篇支持向量机
  • 1篇制程
  • 1篇搜索
  • 1篇特征提取
  • 1篇群算法
  • 1篇自动生成
  • 1篇自动生成方法

机构

  • 7篇南京航空航天...
  • 2篇江南计算技术...

作者

  • 7篇臧洌
  • 7篇甘露
  • 6篇李航
  • 2篇董国良
  • 1篇董国良
  • 1篇杨丹

传媒

  • 4篇计算机与现代...
  • 2篇计算机科学
  • 1篇计算机技术与...

年份

  • 3篇2018
  • 3篇2017
  • 1篇2016
共 7 条 记 录，以下是 1-7
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排序方式：
负载均衡技术在并行化符号执行中的应用
2018年
动态符号执行在一定的并行算法下是可以并行化的,而且研究发现并行下的路径搜索任务之间没有偏序关系。并行化下的任务调度经常采用集中式策略,但传统的集中式策略由于任务分发的问题,易产生处理单元空闲等待的情况。基于以上分析,本文先采用任务队列缓冲区解决处理单元空闲等待的问题,其次,抓住并行任务无偏序关系的特点,无需考虑任务的执行优先级,只需用负载均衡技术保证各处理单元的工作负荷大致相等即可。实验证明,集中式策略的改进和负载均衡技术的使用显著提升了并行化符号执行的效率。
李航臧洌甘露
关键词：负载均衡
基于DA-SVM的软件缺陷预测模型被引量：3
2017年
特征提取是软件缺陷预测技术研究中的重要环节,而现有的特征提取方法无法准确获得特征之间的非线性依赖关系,因而无法提高软件缺陷预测的准确性。针对该问题,本文构建基于降噪编码器和支持向量机的软件缺陷预测模型(Denoising Autoencoder Support Vector Machine,DA-SVM)。首先利用降噪编码器进行特征提取,然后将提取的特征作为支持向量机的输入向量,最后再进行软件缺陷预测。实验结果表明,DA-SVM提高了软件缺陷预测的准确度,同时降低了历史数据中的噪声,增强了软件预测模型的鲁棒性。
甘露臧洌李航
关键词：特征提取软件缺陷预测支持向量机
一种应用于动态污点分析的路径自动生成方法被引量：2
2017年
在对现有动态污点分析平台研究和分析的基础上,提出一种路径自动生成技术。借助二进制静态分析技术获取目标程序的指令序列,以基本块为粒度计算执行覆盖率,在目标程序动态执行中抓取其运行轨迹,由收集到的路径约束条件构造新的路径约束条件,经约束求解生成覆盖其它路径的新的测试用例。借助虚拟化技术实现动态污点分析各用例的并行执行,较大幅度提高污点分析的路径覆盖率和执行效率。
董国良臧洌李航甘露
关键词：动态污点分析代码覆盖率
基于污点分析的二进制程序漏洞检测被引量：3
2018年
针对现有动态污点分析平台由于欠污染和过污染导致的准确度问题,研究并实现了一种面向二进制程序的动态污点分析方法。从污点标记、污点传播和污点检测三个方面对现有污点分析技术的准确率问题进行改进,扩展了污点标记状态空间与污点传播状态转换的行为实体,根据指令特征对X86架构指令进行分析和归类,设计了兼顾数据流传播策略与控制流传播策略的污点传播策略,扩充了关于间接污染、潜在漏洞、污点清除等污点传播规则,定义了新的污点检测安全规则与相应的处理方式,完善了污点检测处理方法。基于上述方法实现了改进的动态污点分析原型系统ODDTA,对原型系统的实验结果表明,该方法可有效解决现有污点分析平台的漏报和误报问题,提升污点分析的准确率和执行效率。
董国良董国良臧洌李航甘露
关键词：动态污点分析漏洞检测
深度信念网软件缺陷预测模型被引量：5
2017年
软件缺陷预测技术在检测软件缺陷、保证软件质量方面发挥了重要的作用。利用神经网络分类算法构建的软件缺陷预测模型得到了广泛的应用。但是利用神经网络分类算法训练历史数据只能进行"浅层学习",无法对数据特征进行深度挖掘。针对该问题,利用多层限制玻尔兹曼机叠加成深度信念网,先进行特征集成与迭代,并对这些特征数据进行深度学习,构建了基于深度信念网的软件缺陷预测模型(DBNSDPM)。仿真实验表明,本模型预测的准确性与传统的神经网络缺陷预测模型预测的准确性相比有显著提高。
甘露臧洌李航
关键词：软件缺陷预测
基于改进遗传算法的SVR短期电力负载预测被引量：2
2016年
为了有效且精确地预测电力负载,提出一种基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的预测方法对负载消耗进行建模,同时提出一种基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)的两级改进遗传算法(Modified Genetic Algorithm,MGA)以调整SVR中的参数。在满足SVR约束条件的情况下选用平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)作为MGA的适应度函数。最后使用一组实际数据对基于MGA的SVR预测方法的可行性和有效性进行了验证。
杨丹臧洌甘露
关键词：支持向量回归遗传算法
基于蚁群算法的猜测符号执行的路径搜索被引量：3
2018年
符号执行作为一种基本的程序分析技术,已被广泛应用于软件测试领域。研究表明,即使在现有的查询优化技术的支持下,约束求解也仍然是符号执行中最耗时的部分。猜测符号执行的思想是将多次约束求解合并成一次求解,从而减少约束求解消耗的时间。但是,猜测的成功率受猜测深度和路径搜索方向的影响,尤其是路径搜索的方向在较大程度上决定了整体猜测的成功率。因此,引导路径搜索向成功率高的方向进行,对提高猜测符号执行的整体效率至关重要。在猜测符号执行的路径搜索过程中引入蚁群算法,根据节点条件信息初次确定分支路径的权重,在多次迭代中根据分支路径的覆盖情况更新权重,通过权重决定路径搜索的方向。实验表明,该方法有效提升了猜测符号执行的效率。
李航臧洌甘露
关键词：蚁群算法路径搜索
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