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采用两河口特高砾石土心墙堆石坝的坝壳风干板岩堆石料,开展了大型侧限压缩和蠕变试验。考察了恒定应力速率加载-蠕变、恒定应力速率加载-卸载-再加载后蠕变中的堆石料体积变形发展过程,以研究加载和蠕变的相互影响。除前期存在卸载或低速加载后的蠕变外,各方案蠕变体积变形随时间发展均大致遵循相似的归一化过程,且应力越高,蠕变变形量值越大;蠕变速率随时间增长而下降,且与时间在双对数坐标系中呈良好线性关系;蠕变速率起始值与应力正相关,但随时间的衰减速度与应力无关,也与之前的加载、蠕变历史没有关系。当前期存在卸载或低速加载时,后继蠕变量值明显大幅减小,且蠕变初期存在蠕变速率随时间逐步增大或随时间维持不变的现象。蠕变后再加载过程类似卸载后再加载过程,侧限压缩模量初期数值明显高于正常加载模量,随着再加载应力增大,模量快速减小并接近正常加载模量。蠕变后继加载过程中后期受之前的蠕变次数、时间影响较小。 相似文献
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陈星任熊焰黄文超付贵禄 《信息网络安全》2023,(10):48-57
随着集成电路产业的全球化,大部分设计、制造和测试过程已经转移到了世界各地不受信任的第三方实体,这样可能存在攻击者在硬件设计中插入有恶意行为电路的风险,即硬件木马。在早期发现硬件木马至关重要,若在设计后期或制造后再想移除它将开销很大。文章提出一种基于静态分析的多视图硬件木马检测方法,首先通过分析Verilog代码得出变量数据依赖图和变量控制依赖图,从多个视角深度挖掘硬件设计的语义信息;然后通过多视图表示目标硬件设计不同视角下的行为表示向量;最后利用多视图融合方法进行协同融合,将得出的表示向量送入分类器中,从而检测Verilog代码是否被插入了硬件木马。实验结果表明,文章所提的检测方法在不依赖设计规范和不局限于模式库的情况下,实现了对硬件木马精确且全面的检测以及对Verilog代码的全自动分析。 相似文献
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为进一步挖掘更新日志信息,提出了基于注意力机制的孪生双向LSTM网络模型,对更新日志进行分类以实现主题标注,并辅助定位代码缺陷位置。该模型提出了具有安全特色的分词工具实现日志预处理,借助双向LSTM网络学习更新日志语义信息,通过孪生神经网络解决更新日志自身存在的过拟合模式问题并高质量扩充数据集,提升泛化能力。针对多语句组成的更新日志进行序列化训练,通过注意力机制对语句影响性进行区分。针对缺陷修复类的部分日志基于LLVM工具进行改进,生成映射表进行日志内容搜索,定位源码中缺陷模块的位置。大量实验结果表明,所提模型分类效果具有强泛化能力,且较其他文本分类通用方法在准确率、F1值等指标提升近10%,具有理想的日志分类效果与主题学习效果。 相似文献
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