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软件脆弱性对网络与信息安全产生了极大的威胁,而脆弱性的根源在于软件源代码。因为现有的传统静态检测工具和基于深度学习的检测方法没有完整地表示代码特征,并且简单地使用词嵌入方法转换代码表示,所以检测结果准确率低,误报率高或漏报率高。因此,提出了一种基于混合代码表示的源代码脆弱性检测方法来解决代码表示不完整的问题,并提升检测性能。首先将源代码编译为中间表示(IR),并提取程序依赖图;然后基于数据流和控制流分析进行程序切片来得到结构化的特征,同时使用doc2vec嵌入节点语句得到非结构化的特征;接着使用图神经网络(GNN)对混合特征进行学习;最后使用训练好的GNN进行预测和分类。为了验证所提方法的有效性,在软件保证参考数据集(SARD)和真实世界数据集上进行了实验评估,检测结果的F1值分别达到了95.3%和89.6%。实验结果表明,所提方法有较好的脆弱性检测能力。 相似文献
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针对工业生产中轴承端面表面缺陷检测采用人工目视检测方法存在检测精度低、可靠性差等问题,提出一种基于YoLov5的轴承端面表面缺陷检测方法。首先,为了克服轴承端面表面缺陷样本数据不足问题,提出一种联合Mosaic与Copy-Pasting策略的数据增强方法对样本进行扩充,然后利用YoLov5具有较好的目标检测性能,基于YoLov5模型构建轴承端面缺陷检测模型,实现轴承端面表面缺陷检测。采用工业现场采集的轴承端面表面缺陷图像数据集进行测试实验,结果表明该检测方法可达到94.7%的检测精度。 相似文献
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针对基于反向传播神经网络(BPNN)的软件质量预测模型存在收敛慢、模型精度不高的问题,提出一种基于蚁群算法优化BPNN的软件质量预测(SQP-ACO-BPNN)方法。首先,选择软件质量评价指标,确立软件质量评价体系;其次,采用BPNN构建初始软件质量预测模型,并利用蚁群优化(ACO)算法确定若干网络结构、网络初始连接权值和阈值;再次,给出网络结构评价函数,选择神经网络模型的最佳结构、网络初始连接权值和阈值;最后,通过BP算法训练该网络,得到最终的软件质量预测模型。在机载嵌入式软件质量预测数据上的实验结果表明,优化后的BPNN模型有效提高了预测的准确率、精确率、召回率和F1值,并且模型能够更快收敛,验证了SQP-ACO-BPNN方法的有效性。 相似文献
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为探究个体与系统状态的演化,构建了个体行为策略与网络结构的演化模型,探讨个体在利他激励机制下对合作演化的影响。在该模型中,个体首先通过对其他个体的帮助获得一定的额外互惠收益,并通过个体混合收益累计个体收益与帮助其他个体获得额外收益的加权,以此来激励个体合作。然后在博弈过程中,通过个体混合收益取代费米函数中的个体累计收益用于促进个体选择利他合作策略,从而促进整个群体的总收益与合作水平。蒙特卡罗仿真实验结果表明,个体在利他激励机制下更愿意帮助其他个体。在不同网络结构中,小世界网络最能扩散利他激励机制,其系统合作者密度最高。 相似文献
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机载软件测试是指机载系统中嵌入式软件执行的测试验证过程,目的是为了挖掘出软件缺陷从而提高机载系统的可靠性。随着机载嵌入式系统功能的多样化需求,软件的规模和复杂程度不断增加,同时因为其实时性、嵌入性、高可靠性等特殊性,因此对机载软件进行充分测试成为当前的一个挑战。为了满足要求,机载系统的测试需要遵循最新的适航标准DO-178C,针对机载软件生命周期过程提出了一系列目标要求和设计考虑。为此,简介了机载软件适航认证标准的发展及其测试环境;根据DO-178C对机载软件测试的各个过程从基于需求、基于模型、基于安全性分析以及软件验证的测试研究机载软件的测试验证方法,并进行小结;对相关领域的发展进行总结和展望。 相似文献
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针对测试用例复用过程中测试用例与被测模块相关性较高的现状,提出了一种测试用例复用的方法.通过抽取测试用例步骤序列的测试项,生成一个测试项集合,然后在新测试工作时检索该集合以实现测试用例的复用.另外,为了便于测试用例的管理,文中采用XML描述测试用例.实例表明,该方法能够有效降低测试用例与被测模块相关性,提高测试效率. 相似文献