一种目标制导的混合执行测试方法

混合执行测试(concolic testing)是一种将具体执行与符号执行相结合的自动化测试方法.由于混合执行测试从程序本身出发,未将目标缺陷的先验知识作为指导,会导致生成和执行大量不能发现缺陷的测试输入,从发现缺陷的角度看浪费了时间和计算资源开销.这个问题在具有时间、成本及资源约束的实际测试任务中更加突出.为解决这一问题,文中提出了一种结合静态分析和混合执行测试技术的目标制导的混合执行测试方法:使用静态分析工具分析待测程序中可能含有缺陷的可疑语句及其缺陷类型,并将静态分析所报告的可疑语句作为目标指导测试.目标制导的混合执行测试技术分为3个步骤:首先,计算从程序各分支到待检测缺陷语句的可达性;其次,对待测试程序进行插装以支持混合执行测试;第三,使用静态分析的结果和可达性信息作为指导,只生成和执行可能会覆盖待检测缺陷语句的测试输入,以避免生成和执行不能发现缺陷的测试输入.基于此方法,作者实现了一个测试缓冲区溢出缺陷的原型工具:TARGET,并在一组C语言基准程序上进行了对比实验.实验结果表明与原有的混合执行测试技术相比较,TARGET能在更短的时间内发现程序中更多的缺陷.

基于目标制导符号执行的静态缓冲区溢出警报自动确认技术

缓冲区溢出漏洞是一类严重的安全性缺陷。目前存在动态测试和静态分析技术来检测缓冲区溢出缺陷:动态测试技术的有效性取决于测试用例的设计,而且往往会引入执行开销;静态分析技术及自动化工具已经被广泛运用于缓冲区溢出缺陷检测中,然而静态分析由于采取了保守的策略,其结果往往包含数量巨大的误报,需要通过进一步人工确认来甄别误报,但人工确认静态分析的结果耗时且容易出错,严重限制了静态分析技术的实用性。符号执行技术使用符号代替实际输入,能系统地探索程序的状态空间并生成高覆盖度的测试用例。本文提出一种基于目标制导符号执行的静态缓冲区溢出警报确认方法,使用静态分析工具的输出结果作为目标,制导符号执行确认警报。我们的方法分为3步:首先在过程间控制流图中检测静态分析警报路径片段的可达性,并将可达的警报路径片段集合映射为用于确认的完整确认路径集合;其次在符号执行中通过修剪与溢出缺陷疑似语句无关的路径,指导符号执行沿特定确认路径执行;最后在溢出缺陷疑似语句收集路径约束并加入溢出条件,通过约束求解的结果,对静态分析的警报进行分类。基于上述方法我们实现了原型工具BOVTool,实验结果表明在实际开源程序上BOVTool能够代替人工减少检查59.9%的缓冲区溢出误报。

一种改进的末制导雷达目标捕捉概率解析算法

在对末制导雷达捕捉目标全过程分析的基础上,指出了末制导雷达目标捕捉概率的解析算法存在的问题,并针对存在的问题,提出了改进的方法,改进后的算法较原算法更合理.

被动式寻的导弹的目标自适应制导算法

主要解决以下两个问题 :一是在仅有角度信息的被动制导中如何获得距离信息 ;二是对攻击点的选择问题作了初步的探索 ,在获得距离信息的基础上 ,利用交战双方几何关系实现目标自适应制导算法 ,解决在红外被动制导中跟踪点和攻击点不同的问题。

精确制导武器末制导目标识别优化算法研究

针对目前精确制导武器末制导系统智能化发展面临的挑战,结合智能目标识别算法在嵌入式硬件上的计算需求,选取针对小目标具有较好检测效果的YOLOv3网络进行优化部署验证。研究基于BatchNorm层的双正则项神经网络裁剪优化算法、基于TensorRT的INT8量化技术以及面向FPGA计算架构的INT8训练与量化协同优化算法。针对YOLOv3网络结构,在三种典型嵌入式硬件平台上进行优化性能验证,包括NVIDIA Jetson Xavier平台、FPGA EC2实例平台和Xilinx Ultrascale+MPSoC ZCU104平台。结果表明,本文提出的优化算法可以在网络识别精度与推理速度之间获得较好的均衡。

一阶谓词逻辑的图形推理法

针对已有一阶谓词逻辑推理方法中存在的推理效率低等问题,研究一种基于谓词/变迁系统的图形推理法。定义了描述谓词间与/或关系的谓词-与/或图,借助谓词-与/或图表示谓词/变迁系统,提出一种实现反向推理的目标制导的图形推理法。该方法推理效率高,较已有的推理方法具有一定的优越性。

多层专家系统知识表达与推理技术的实现

从实际出发，提出了一种用多层专家系统的技术解决复杂领域问题的方法。其技术的关键问题是知识的表达方法和推理机制的策略。对于知识处理文中给出了用ＫＤＬ语言描述知识库的方法，对于推理机制给出了数据驱动、目标制导及双向求解的推理方法的具体算法，实践应用表明这些方法是可行的．

重写对策在基于HOL的形式化证明中的应用

讨论了重写对策在基于高阶逻辑定理证明系统HOL的形式化证明过程中的应用。通过REWRITE_TAC对策、ASM_REWRITE_TAC对策和RW_TAC对策,详细分析了重写对策的功能、应用方法、应用环境、应用中可能出现的问题以及解决办法,给出了DB.match搜索和DB.find搜索等重写对策的定理参数的选择方法,并进行了分析与比较。进一步说明了重写对策在基于HOL系统的形式化证明中的重要性,以期对HOL系统用户提供一些帮助与启发,促进HOL系统的进一步发展与完善,使形式化方法能够解决更多的实际问题。

基于Apriori的关联规则算法及其在电厂中的应用

针对目前电厂历史运行数据的挖掘技术对于高维度,存量大的样本数据存在挖掘效率低下,算法运行过程中部分参数设置无理论指导以及目标参数值确定不合理等问题,提出一种基于Apriori算法框架的改进量化关联规则挖掘算法。它以电厂运行经济性为目标,利用目标制导对样本空间进行样本维约束和数量压缩,进一步提高解决该类问题算法的挖掘效率和参数目标值确定的合理性。通过对某300MW机组运行数据的分析表明:改进量化关联规则算法能够提高数据挖掘效率并完成电厂参数目标值的合理确定。

基于概率数据关联的雷达导引头抗速度拖引干扰算法

针对在速度拖引干扰下,脉冲多普勒雷达导引头无法精确跟踪、制导目标的问题,提出了基于概率数据关联的抗速度拖引干扰算法。对于雷达导引头角度测量信息和Doppler测量信息,采用序贯扩展卡尔曼滤波算法进行目标状态估计。根据Doppler信息强非线性的特点构建了伪量测信息,并提出了在Doppler量测更新滤波估计阶段,采用概率数据关联算法进行抗速度拖引干扰。给出了算法的推导过程,并进行了数值仿真验证。仿真结果表明,采用该算法能够稳定跟踪释放多重速度拖引干扰的目标,有效抑制速度拖引干扰对制导信息估计的影响,改善导弹的制导精度。

基于自抗扰控制的制导与运动控制一体化设计

针对机动目标的拦截问题,将自抗扰控制的思想用于制导与运动控制一体化设计.其中,基于自抗扰控制的制导律产生在目标机动的情况下使视线角速度快速趋于零所需的制导律;而基于自抗扰控制的运动控制律可以在非线性不确定动态情况下实现所需加速度,从而保证快速有效地完成拦截任务.进一步分析所设计方案对制导与运动控制一体化设计的适用性,并通过计算机仿真验证该方案的有效性.

基于改进Apriori关联规则与S_Kohonen网络的制粉系统性能优化研究

对于目前电厂历史运行数据库高维度、大容量,挖掘效率低,算法占用较多的计算资源等问题,基于350 MW机组制粉系统历史稳态运行数据库,提出了基于目标制导的改进Apriori关联规则挖掘算法,利用目标制导方式对数据库进行降维和压缩,进一步通过改进Apriori算法将数据库矩阵转储为有效项坐标数组,挖掘制粉系统给煤机速率、排烟含氧量、排烟温度和一次风量等参数,以原煤单位净发电量为经济评价,获得了优化参数下全工况的制粉系统最优参数值。研究表明:对于中低负荷段,通过减少磨煤机运行台数和增加磨煤机出力,可以有效减少煤耗、一次风量和氮氧化物排放;单耗实验验证,参数优化后磨煤机单耗明显下降,能够有效降低厂用电率。