用扩展巴科斯范式优化决策树协议解码技术

基于规则的入侵检测系统中存在误报、漏报率高,检测速度慢等问题,为此在协议分析的基础上,提出一种基于决策树的协议解码方法。该方法使用扩展巴科斯范式描述检测规则,给出推理规则的定义;提出构造最优决策树和增量决策树的算法;通过构造基于决策树的入侵检测系统,将该方法与简单模式匹配,与基于动态规则集、基于状态转换两种协议解码方法进行了比较。实验结果表明:基于扩展巴科斯范式的协议解码方法,在误报率方面比其他3种方法分别降低10.08%,0.1%,1.51%;在漏报率方面分别降低15.56%,3.68%,2.86%。

建模语言中的文本表面语法分析方法研究

通过分析三种常见文法的利弊,采用了扩展的BNF文法进行文本语法规则的描述,并通过准引用(qua-si-quote)和语法糖方法对该文法进行了改进和扩充,增强了文本语法的描述能力和易用性。通过准引用方法,已经被建立好的文本语法元素的抽象语法能够被重用来构造新的语法元素。通过使用语法糖,新的语法构件能被转换到存在的语法构件上。当元模型在实例上执行计算或编译时,可以通过脱糖(desugar)转换操作,建立一个新的语法类的实例。

基于ANTLR的NC代码编译器的设计与实现

采用了扩展的巴科斯范式(EBNF)定义NC程序语法规则,提出了一种基于语言识别工具(ANTLR)的NC代码编译器的设计模型。该模型采用Java语言开发,具有良好的平台无关性;分别从词法分析、语法和语义分析、信息提取等方面进行编译器的设计与实现。实际运行结果表明:该模型能够高效地构建编译器原型;可快速、准确地对NC代码进行编译;具有良好的可扩展性。

基于EBNF和二次爬取策略的XSS漏洞检测技术

跨站脚本(XSS)攻击是目前互联网安全的最大威胁之一。针对传统基于渗透测试技术的漏洞检测方法中攻击向量复杂度低易被过滤、整体检测流程繁琐等问题,提出了一种基于扩展的巴科斯范式(EBNF)的攻击向量自动生成方法和XSS漏洞二次爬取策略。通过定义EBNF规则生成规则解析树,按层次遍历获得高复杂度攻击向量。在首次爬取页面时,将输入点信息嵌入到攻击向量后请求注入,之后进行二次爬取,请求合法参数获得返回页面。最后设计实现了原型系统,并使用两个平台进行漏洞检测。通过对比实验证明,该系统检测流程简单,在一定程度上提高了漏洞检测数,降低了漏洞误报率。

基于重用的用例层次模型与应用

扩展了Regnell关于用例层次模型的研究,提出了一种基于重用的用例层次模型。该层次模型将用例的描述分为3个不同的抽象层次:服务层、结构层和事件层。按照UML规范,定义了各层有关元素间的关系,给出了由扩展巴科斯范式定义的用例描述规范及相应的图形表示。该模型解决了Regnell采用纯图形方式描述用例时不能处理用例间的包含、扩展和泛化关系的描述问题,易于实现不同系统间、不同用例间和用例内部对用例描述的重用。同时,采用该模型还可以避免纯图形方式下难以采用自动工具支持用例描述的修改和验证等问题。在Drawlet框架下,设计了该模型的用例建模和重构原型工具。

面向供需网协同管理的企业知识建模研究

为了在供需网环境下实现企业知识的协同管理,提出了供需网企业知识本体(SDNKO)的概念,根据SDNKO的多粒度特性,将SDNKO的概念空间划分为元概念层、领域模型层和应用实例层。在分析元概念类的层次结构和概念类的关联集后,针对电梯行业领域的企业知识本体概念空间进行了详细的说明。为表达供需网的协同知识语义,阐述了SDNKO概念框架的巴科斯范式和文档类型定义。最后,给出了供需网企业产品订单生成的知识协同管理实例。

基于描述方法的地图符号表达

分析了目前各地理信息系统软件实现地图符号的不同方法,以Bertin的图形视觉变量以及BNF为理论基础,提出了一套简洁、易于实现的地图符号描述性规则,可以方便地利用任何文本编辑器编辑和建立符号,允许多人同时工作,极大地提高了工作效率。

基于JavaCC的SQL编译器的设计与实现

采用扩展的巴科斯范式(EBNF)定义SQL语言的语法规则,提出了一种基于分析器自动生成工具(JavaCC)的SQL语言编译器的设计模型。该模型采用Java语言开发,具有良好的平台无关性;分别从词法、语法和语义分析、信息提取等方面进行编译器的设计与实现。实际运行结果表明:该模型能够快速高效地构建SQL编译器,且具有良好的可扩展性。

基于描述方法的地图符号表达及实现

论文以图形视觉变量以及BNF为理论,采用纯文本方式对点、线、面符号进行描述、组织,提出了一套地图符号库描述规则,该规则应用与软件平台无关,可以跨平台共享地图符号资源,提高系统的建设效率,并以1:50000地形图图式为例进行了符号的绘制与使用。

一种图形化的软件缺陷描述语言

针对自然语言描述的软件缺陷报告常会出现不完整、二义性、抽象层次混杂的问题,面向黑盒测试发现的缺陷,提出了一种图形化的软件缺陷描述语言———软件缺陷描述图(SDDG).首先采用扩展巴科斯范式(EBNF)对SDDG进行形式化描述,然后以因果图为基础,定义了描述中涉及的各种图形符号.通过理论分析论证、描述实例对比以及实验验证表明:与传统的自然语言描述以及基于XML的描述相比,SDDG清晰明了、重点突出,提高了软件缺陷报告的可读性、完整性以及可重现性,减少了测试人员和开发人员的理解不一致现象;该方法不仅提高了双方的沟通效率,同时为软件缺陷分类和分析提供了更好的原始数据.