基本并行进程活性的限界模型检测

基本并行进程是一个用于描述和分析并发程序的模型,是Petri网的一个重要子类.EG逻辑是一种在Hennessy-MilnerLogic的基础上增加EG算子的分支时间逻辑,其中的AF算子表示从当前的状态出发性质最终会被满足,因此EG逻辑是能够表达活性的逻辑.然而,基于基本并行进程的EG逻辑的模型检测问题是不可判定的.由此,提出了基本并行进程上EG逻辑的限界模型检测方法.首先给出了基本并行进程上EG逻辑的限界语义,然后采用基于约束的方法,将基本并行进程上EG逻辑的限界模型检测问题转化为线性整数算术公式的可满足性问题,最后利用SMT求解器进行求解.     

改进的程序时序安全属性模型检测技术

针对程序时序安全属性模型栓测技术改进模型检测算法,使安全漏洞状态机以函数为单位进行扩展,简化程序模型检测过程,以提高检测效率.存检测过程中加入别名分析,考虑安全操作之间的数据流依赖关系,以提高检测的准确性.实验结果表明,改进后的方法比原检测方法具有更高的效率和准确性.     

多智体系统时序认知规范的SPIN模型检测

SPIN模型检测器主要用来检测线性时序逻辑描述的规范,而多智体系统的规范采用时序认知逻辑描述比较方便。本文着重讨论了如何利用SPIN模型检测线性时序认知逻辑的方法,根据局部命题的理论,将模型检测知识算子和公共算子表述的规范规约为模型检测线性时序逻辑的问题,从而使SPIN的检测功能由线性时序逻辑扩充到线性时序认知逻辑。本文通过一个RPC协议分析实例来说明模型检测线性时序认知逻辑的方法。     

ProMiner:系统性质驱动的双向一致性检验框架

在模型驱动软件开发过程中,基于模型的测试方法往往用于检验软件代码针对软件模型的一致性以确保软件质量.然而,随着当今软件系统规模的不断扩大,相应的软件开发过程也变得越来越灵活,代码有时会先于模型被修改,以更忠实地体现系统功能和实现机制.传统的基于模型的测试方法只能检测代码之于模型的一致性而不能反作用于模型层面,模型的修改者只能人为地评估修改的正确性,大大降低了效率并增加了系统的潜在隐患.为此,对传统基于模型的测试方法的一致性检验进行了扩展,实现了一致性检验框架ProMiner,通过抽取表达模型与代码的不一致的系统性质来自动定位模型中与实际运行系统不匹配的部分,并将其表示为可直接用于模型检测的线性时序逻辑(LTL)表达式,以支持软件模型和代码间双向的一致性检验.实验结果表明,ProMiner可有效查找软件模型和代码间的不一致并生成可直接检测模型的系统性质,从而实现了自动化的模型与代码间的双向一致性检测,不仅提高了一致性检测的有效性,而且大大减少了人力开销.     

UML状态机的模型检验方法

模型检验是一种确保设计规范正确性的形式化自动验证技术,本文提出了对UML状态机进行模型检验的方法。文中首先对UML状态机的语法和语义进行描述,然后基于语义中的RTC步给出生状态机全局可达状态迁移图的方法,方法的核心是在当前格局下根据使能条件确定所有的最大无冲突迁移集。文章最后给出算法以验证UML状态机是否满足用计算树逻辑（CTL）公式表示的性质。     

一种提高时序安全属性静态检测实用性的方法

程序时序安全属性可以用有限状态自动机(FSM)来描述,对该属性的静态检测是当前研究的热点之一.该文提出了FSM切片技术,以需求驱动的模式抽取出关于时序安全属性等价的程序切片.该切片使检测规模减小、程序结构简化,因而减小了检测中组合爆炸情形出现的机会,最终使时序安全属性的静态检测在准确性和可伸缩性上都得到了提高.实验表明,FSM切片可以使Saturn的可伸缩性平均提高到原来的6.34倍,使Fastcheck的准确性平均提高到原来的1.20倍.     

多智体系统中约简状态空间的限界模型检测算法

为了形式化描述多智体系统中与概率、实时、知识相关的性质,提出了一种概率实时认知逻辑PTCTLK.模型检测是验证多智体系统是否满足PTCTLK公式的主要技术,状态空间爆炸是该技术实用化的主要瓶颈,为此提出一种PTCTLK的限界模型检测算法.其基本思想是,在有限的局部可达空间中逐步搜索属性成立的证据,从而达到约简状态空间的目的.首先,将PTCTLK的模型检测问题转换为无实时算子的PBTLK的模型检测问题;其次,定义PBTLK的限界语义,并证明其正确性;然后,设计基于线性方程组求解的限界模型检测算法;最后,依据概率度量的演化规律,探索检测过程终止的判别准则.实例研究结果表明,与无界模型检测相比,在属性为真的证据较短的情况下,限界模型检测完成验证所需空间更小.     

Associative Memories in Infinite Dimensional Spaces

A generalization of the Little–Hopfield neural network model for associative memories is presented that considers the case of a continuum of processing units. The state space corresponds to an infinite dimensional euclidean space. A dynamics is proposed that minimizes an energy functional that is a natural extension of the discrete case. The case in which the synaptic weight operator is defined through the autocorrelation rule (Hebb rule) with orthogonal memories is analyzed. We also consider the case of memories that are not orthogonal. Finally, we discuss the generalization of the non deterministic, finite temperature dynamics.     

具有公平性约束的CTL部分状态空间模型检测

检测部分状态空间是近年来出现的有效解决状态爆炸的模型检测技术，部分Kripke 结构是描述部分状态空间的形式框架。文章主要讨论一类具有公平性约束条件的CTL（计算树逻辑）模型检测问题。定义了部分公平Kripke结构和公平序，分别来表征部分公平状态空间和它们之间的序关系。并给出相应的3值CTL语意和相关定理来说明部分状态空间模型检测技术同样适用于具有公平性约束条件的CTL模型检测问题。