嵌入式处理器自定义指令迭代识别方法仿真

嵌入式系统中的硬件资源是有限的,并且自定义指令和原始指令之间可能存在冲突,导致指令代码识别精准度降低、运行功耗较高。为此,提出嵌入式处理器自定义指令迭代低功耗识别方法。对嵌入式处理器的指令代码展开可视化处理,将指令图像输入卷积神经网络中,检测指令代码中存在的恶意代码,采用开源编译器将代码转变为控制数据流图,枚举并选择子图,通过代码转换完成嵌入式处理器自定义指令识别。仿真结果表明,所提方法的恶意代码检测精度高、代码识别准确率高,始终保持在70%以上,平均能耗仅为89J。

面向代码搜索的函数功能多重图嵌入

如何提高异构的自然语言查询输入和高度结构化程序语言源代码的匹配准确度,是代码搜索的一个基本问题.代码特征的准确提取是提高匹配准确度的关键之一.代码语句表达的语义不仅与其本身有关,还与其所处的上下文相关.代码的结构模型为理解代码功能提供了丰富的上下文信息.提出一个基于函数功能多重图嵌入的代码搜索方法.在所提方法中,使用早期融合的策略,将代码语句的数据依赖关系融合到控制流图中,构建函数功能多重图来表示代码.该多重图通过数据依赖关系显式表达控制流图中缺乏的非直接前驱后继节点的依赖关系,增强语句节点的上下文信息.同时,针对多重图的边的异质性,采用关系图卷积网络方法从函数多重图中提取代码的特征.在公开数据集的实验表明,相比现有基于代码文本和结构模型的方法,所提方法的MRR提高5%以上.通过消融实验也表明控制流图较数据依赖图在搜索准确度上贡献较大.

基于混合图表示的软件变更预测方法

软件变更预测旨在识别出具有变更倾向的模块,可以帮助软件管理者和开发人员有效地分配资源,降低维护开销.从代码中提取有效的特征在构建准确的预测模型中起着重要作用.近年来,研究人员从利用传统的手工特征进行预测转向具有强大表示能力的语义特征,他们从抽象语法树(abstract syntax tree,AST)的节点序列中提取语义特征构建模型.但已有研究忽略了AST的结构信息以及代码中丰富的语义信息,如何提取代码的语义特征仍然是一个具有挑战性的问题.为此,提出一种基于混合图表示的变更预测方法.该模型首先结合AST、控制流图(control flow graph,CFG)、数据流图(data flow graph,DFG)等结构信息构建代码的程序图表示,接着利用图神经网络学习出程序图的语义特征,根据该特征预测变更倾向性.所提模型能够融合各种语义信息以更好地表征代码.在多组变更数据集上开展与最新变更预测方法的对比实验,验证了所提方法的有效性.

基于图神经网络的源代码漏洞检测研究综述

随着开源软件在各个领域的广泛应用,源代码漏洞已经导致了一系列严重的安全问题。鉴于这些漏洞对计算机系统的潜在威胁,检测软件中的源代码漏洞以防止网络攻击已成为一个重要的研究领域。为了实现自动化检测并降低人力成本,研究人员提出了许多基于传统深度学习的方法。然而,这些方法大多将源代码视为自然语言序列而没有充分考虑代码的结构信息,因此其检测效果受到了限制。近年来,基于代码图表示和图神经网络的源代码漏洞检测方法应运而生。全面综述了图神经网络在源代码漏洞检测中的应用,并提出了一个基于图神经网络的源代码漏洞检测通用框架。从文件级别、函数级别和切片级别3种漏洞检测粒度出发,系统地总结和阐述了现有的方法和相关数据集。最后,讨论了该领域所面临的挑战,并对未来可能的研究重点进行了展望。

一种基于异常传播分析的数据流分析方法

异常处理是一种用来检测异常并对其进行处理的技术.异常传播改变了程序原来的执行路线,从而改变了程序中的数据流.在进行数据流分析时,如果不考虑异常传播对其造成的影响,则得到的信息将是不准确的.在分析C++异常传播机制和异常传播对数据流分析影响的基础上,提出一种包含异常传播信息的函数间控制流图的构建方法.该控制流图可以清晰地表示出异常的隐式控制流和异常的传播路径;然后提出了基于异常传播分析的数据流分析方法,并给出相应的算法.该方法既克服了因忽略异常传播对数据流影响而造成分析结果不准确的不足,又有助于实现异常传播数据流分析的自动处理;最后用一个实例验证了该方法的可用性.该方法可以为结构测试、回归测试、程序切片等软件工程任务提供相关信息.

动态可重构系统的时域划分及其行为级算法的定量分析

对近20年来可重构系统的时域划分算法进行了分析,把它们分为网表级和行为级算法两大类.网表级时域划分算法主要采用网络流方法,使电路的面积、割网的个数等最小化,并使电路获得较小的时延和通信代价.我们对层划分、簇划分、增强静态列表调度、多目标时域划分等四种行为级时域划分算法进行了定量分析和比较,评价指标体系包括划分后的模块数、跨模块的输入/输出边数、划分后所有模块的执行总延迟.实验结果表明,层划分是四个算法划分后所有模块执行总延迟最小的;簇划分算法获得较少的跨模块的输入/输出边数;增强的静态列表调度和多目标时域划分两个算法在三个指标之间获得了一个好的折中.然而,这四个算法均没有考虑划分后的模块形状及模块的跨层映射成本.

集成电路的模块生成与选择算法

借鉴软件设计中的思想,采用模块化技术是提高大规模集成电路的设计能力和系统芯片开发效率的重要手段.文章首先对现有的模块生成算法进行了全面的分析,在此基础上提出了一新的模块生成算法,此算法可生成一个电路系统的顶点数小于m的所有模块,并且对电路系统以及模块的结构没有限制.本文还提出了一个模块选择算法,此算法可以在满足一定要求的前提下选择一部分模块覆盖整个电路,同时还对算法进行了实验分析.

基于XCFG的BPEL数据流属性分析与验证

BPEL组合服务实现了Web服务的复用和增值,但其复杂性带来了一定的挑战.例如,BPEL流程中正确的数据流对确保服务组合的正确性是十分重要的,然而现有的研究很少关注这类问题.本文提出一种基于扩展控制流图(XCFG)的BPEL流程数据流属性验证方法,利用XCFG对BPEL流程进行形式建模,设计相应的算法来分析和验证典型的数据流属性,如定义-使用一致性,无死锁和可达性.理论分析和实验均表明该方法是有效的.

新的结构化测试数据自动生成方法

针对模拟退火算法,遗传算法应用于测试数据的自动生成的局限性,提出了一种基于GEMGA(基因表达散乱遗传算法)的结构化测试数据的自动生成的方法。讨论了路径的选择,提出了将控制流图与数据流图结合起来生成测试路径,通过TriType的分析结果说明了该方法的可行性。根据得到的测试路径将GEMGA应用到测试数据的自动生成,TriType的实验结果表明,GEMGA能生成更高质量的数据,并适用于较大规模的程序。

基于控制流和数据段分析的反汇编策略研究

反汇编策略大体可以分为线性扫描策略和基于控制流的递归扫描策略,该文通过对基于控制流的递归扫描策略以及多款处理器指令系统的研究,提出了一种基于程序静态流程遍历图的反汇编策略,使用6种策略将隐匿于数据段中的程序段提取出来,提高了反汇编结果的精确度。

系统服务Rootkits隐藏行为分析

用挂钩系统服务来实现进程、文件、注册表、端口等对象的隐藏是最常见的rootkits实现方式。然而大量的检测方法并不能将rootkits和其所隐藏的对象对应起来。本文分析了用户层和内核层系统服务rootkits的隐藏行为,建立了6种模型。在检测出系统服务rootkits的基础上,提出了一种分析其二进制执行代码,匹配模型,找出隐藏对象的方法,实现了一个隐藏行为分析原型。实验结果证明这种隐藏行为分析方法能有效分析出隐藏对象。

一种基于路径的调度算法

操作调度是高级综合中的重要任务．文中首次提出了一种基于路径的操作调度算法，该算法可同时处理条件结构及循环结构的调度．采用该算法可获得使控制数据流图（ＣＤＦＧ）中的所有的路径的执行所需的控制步数达到最小化的调度．经实验证明。

高层综合中一种新的控制/数据流图表示形式

提出了一种新的控制 /数据流图 ( CDFG)的格式 ,这种 CDFG与过去一般所使用的 CDFG的最大区别在于这里的 CDFG引入了布尔节点 ( Bool-node)的概念 .文中介绍该这种新格式的具体细节 ;并给出了该 CDFG的实例和表示它的数据结构 。

一种使用控制块消除流图中回边的算法

引入控制块分解流图来构建控制流树,确定流图中的回边及循环路径中包含的节点,通过消去原流图中的回边,构建无环流图,简化流图的数据流分析。控制块将流图的控制关系转移到新构建的控制流树的内部控制节点上。使用控制块分解算法将流图转换到控制流树过程中,所创建节点数目不超过n,使用控制流树求解路径表达式和确定回边的时间复杂度不超过O(nlogn)。

程序分片技术及应用

程序分片是一种分析和理解程序的技术.系统介绍了程序分片的概念、计算方法及分片工具、应用领域、研究现状和发展趋势等方面的问题.

程序控制流图自动生成的算法

运用程序控制流图,可以方便地度量程序的逻辑复杂度,确定软件测试中控制结构独立路径的基本集合。文章提出了根据程序设计的伪码,自动生成程序控制流图的数据结构和详细的算法,为进行控制优化、软件基本路径测试以及程序控制相关性分析提供了良好的基础。

基于程序流程图的数据例化与程序例化

提出了一种基于程序流程图的部分求值方法 ,通过采用基于程序流程图的数据例化和面向程序基本块的程序例化 ,能够在例化阶段进行程序基本块例化的同时 ,完成控制转移的优化 ,并生成既可用于编译时刻例化 ,又可用于运行时刻例化的滞留程序 ;基于这种方式的部分求值系统采用离线工作方式 ,利用了绑定时间分析 ,提高了滞留程序的效率 ;同时避免了例化阶段的代码复制与拼接 ,有效地简化了运行时刻例化系统的实现难度 .

基于格的数据流分析框架研究

数据流分析是编译系统中的一个重要的内容,也是程序静态分析的一个方面。论文按程序执行路径对数据流分析问题进行分类,这有利于建立数据流分析的统一的描述模型,并以此为基础论述了数据流分析框架与数据流分析的内在联系,这为并发程序的数据流分析奠定了良好的基础。

面向系统功能特性的协同验证方法研究

为了提高芯片设计中功能验证环节的效率,提出了一种对系统的功能特性归类划分、自动选择适合的验证技术的协同验证方法,构建了多种验证技术之间无缝协作的平台。该协同验证方法所依据的策略是:特定的功能特性采用特定的验证技术更有效。因此,利用不同验证技术的互补验证能力,可提高验证效率。协同验证平台的实现是基于从控制数据流图得到的细化模型,该细化模型采用了包括特性分组、变量重排、结构细化等模型优化技术,以提高验证速度。根据在ITC99上的验证,证明了该协同验证方法的有效性和实用性。

面向能耗相关软/硬件划分的层次化控制数据流图建模方法

针对C语言描述的嵌入式软件功能模型在时间和成本约束下以降低能耗为目标的软/硬件划分问题,提出一种面向划分的层次化控制数据流图(简称PO-HCDFG)方法。首先,对PO-HCDFG进行了形式化描述,然后,分析了C语言程序向PO-HCDFG的转换方法,包括节点层次数的设置、数据依赖分析、划分对象的建立与粒度变换等关键问题,最后,通过实验验证了PO-HCDFG在软/硬件划分建模中的有效性。