软件测试在软件安全保障和质量保证流程中扮演着关键角色,为了降低软件的维护成本,提高软件的安全性,需要尽早地发现和修复漏洞和问题。因此在软件版本迭代的过程中,测试代码需要在生产代码修改后及时更新。然而,测试代码往往难以和生...软件测试在软件安全保障和质量保证流程中扮演着关键角色,为了降低软件的维护成本,提高软件的安全性,需要尽早地发现和修复漏洞和问题。因此在软件版本迭代的过程中,测试代码需要在生产代码修改后及时更新。然而,测试代码往往难以和生产代码同步更新,导致测试效果不佳。协同演化方法被用于解决这一问题,但维持这一模式的成本较高。本文分析了现有研究,利用关联规则挖掘技术,研究了生产代码和测试代码之间的协同演化关系,提出了一种基于神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)的测试用例协同演化方法(NMT-based Test Case Co-evolution,NTCC)。通过分析生产代码和测试代码的历史提交来提取测试用例的特征,在历史提交的生产代码和测试上进行训练,然后在一个较小的生产代码数据集上进行调整,最后通过集束搜索的方法产生测试代码。实验结果表明,NTCC方法可以有效地识别生产-测试代码协同演化,准确率达到了78.33%,在正类和负类上的F1-分数分别为80.10%和76.22%,优于基线方法。展开更多
数字经济的发展使得数据体量增长急剧加速,数据安全也成为了当前社会中重要的关注点。为了保护数据隐私安全,不经意随机访问机(ORAM,Oblivious Random Access Machine)方案被提出来保护不可信内存中的访问模式。本文提出一种全新的ORAM...数字经济的发展使得数据体量增长急剧加速,数据安全也成为了当前社会中重要的关注点。为了保护数据隐私安全,不经意随机访问机(ORAM,Oblivious Random Access Machine)方案被提出来保护不可信内存中的访问模式。本文提出一种全新的ORAM协议,与以往只能存储固定长度分块的方案不同,本文提出的方案支持存储不同长度的数据,以更高的效率保证攻击者无法通过观察访问推测出隐私信息。该方案重塑了初始的二叉树结构,并采用加法同态加密方案来实现恒定的通信复杂性。该方案通过可变长度数据提升了多项性能,对于小型客户端存储,该ORAM协议的网络带宽比RingORAM低30%,比HIRBORAM低40%。同时,该ORAM协议极大地节省了客户端计算开销,并利用第三方(可信代理)提高了存储容量。最后证明了本方案过程中读取、写入以及驱逐操作的安全性。展开更多
分布式拒绝服务(distributed denial of service,DDoS)攻击自出现以来一直是全球互联网网络安全的重要威胁之一。目前很多DDoS攻击检测方法虽然对已知类型攻击具有较高的检测率,但是不能有效识别新的攻击类型,无法应对DDoS攻击形式变化...分布式拒绝服务(distributed denial of service,DDoS)攻击自出现以来一直是全球互联网网络安全的重要威胁之一。目前很多DDoS攻击检测方法虽然对已知类型攻击具有较高的检测率,但是不能有效识别新的攻击类型,无法应对DDoS攻击形式变化多和快的特点。为了准确检测出DDoS攻击,同时使检测模型具有良好的自适应性、扩展性和较低的更新代价,以应对层出不穷的DDoS攻击,提出了一种综合考虑网络流量双向特征、固定特征和统计特征,采用增量式GHSOM(Growing Hierarchical Self-Organizing Maps)神经网络算法的DDoS攻击检测方法。首先,根据DDoS攻击流量的特点提取流量特征,组成流量八元组联合特征,然后利用增量式GHSOM神经网络算法进行异常流量分析,最后,通过实验验证检测方法的有效性。实验结果表明,提出的DDoS攻击检测方法不仅能够有效检测出已知类型的DDoS攻击,而且能够实现对检测模型的在线动态更新,对于新出现的DDoS攻击类型,具有相同的检测率。展开更多
文摘软件测试在软件安全保障和质量保证流程中扮演着关键角色,为了降低软件的维护成本,提高软件的安全性,需要尽早地发现和修复漏洞和问题。因此在软件版本迭代的过程中,测试代码需要在生产代码修改后及时更新。然而,测试代码往往难以和生产代码同步更新,导致测试效果不佳。协同演化方法被用于解决这一问题,但维持这一模式的成本较高。本文分析了现有研究,利用关联规则挖掘技术,研究了生产代码和测试代码之间的协同演化关系,提出了一种基于神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)的测试用例协同演化方法(NMT-based Test Case Co-evolution,NTCC)。通过分析生产代码和测试代码的历史提交来提取测试用例的特征,在历史提交的生产代码和测试上进行训练,然后在一个较小的生产代码数据集上进行调整,最后通过集束搜索的方法产生测试代码。实验结果表明,NTCC方法可以有效地识别生产-测试代码协同演化,准确率达到了78.33%,在正类和负类上的F1-分数分别为80.10%和76.22%,优于基线方法。
文摘数字经济的发展使得数据体量增长急剧加速,数据安全也成为了当前社会中重要的关注点。为了保护数据隐私安全,不经意随机访问机(ORAM,Oblivious Random Access Machine)方案被提出来保护不可信内存中的访问模式。本文提出一种全新的ORAM协议,与以往只能存储固定长度分块的方案不同,本文提出的方案支持存储不同长度的数据,以更高的效率保证攻击者无法通过观察访问推测出隐私信息。该方案重塑了初始的二叉树结构,并采用加法同态加密方案来实现恒定的通信复杂性。该方案通过可变长度数据提升了多项性能,对于小型客户端存储,该ORAM协议的网络带宽比RingORAM低30%,比HIRBORAM低40%。同时,该ORAM协议极大地节省了客户端计算开销,并利用第三方(可信代理)提高了存储容量。最后证明了本方案过程中读取、写入以及驱逐操作的安全性。
