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软件过程的性能是由软件过程模型和软件过程实例化两方面因素决定,如果对软件过程进行了不恰当的实例化,会导致成本超支、进度延期、甚至项目失败.已有的过程描述法不足以分析实例化过程模型,由于没有考虑实例化阶段的时间资源约束,语法结构正确的过程模型并不能保证过程执行的正确性.提出一种带时间和资源约束的实例化过程模型验证方法,为目前已有的s-TRISO/ML建模语言增加时间和资源约束属性,然后提出了从s-TRISO/ML模型转换成时间自动机的转换方法和实现算法,利用已有的分析工具Uppaal对转换得到的时间自动机的性质进行验证,得到一个合理的实例化模型,从而为真实的开发流程提供指导. 相似文献
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为了解决符号执行中路径爆炸、新路径发现率低等问题,提出了针对文件格式数据块约束的符号执行分析方法(FFCBSE,File Format Constraint Based Symbolic Execution)优化框架.文件格式信息的缺失会影响符号执行的效率以及测试用例生成,该方法通过分析程序代码自动分析程序读取的格式文件数据块之间的依赖关系并建立相关约束,随后使用这些约束引导符号执行更关注于核心功能代码区域.在KLEE中实现了上述优化框架,并对Tcpdump、Readelf、Elfdump、File、Zlib等7个常用文件处理程序做了检测.和KLEE以及DASE相比,FFCBSE发现了13个之前未知的缺陷,在指令覆盖率和分支覆盖率有10%~225%不同程度的提升. 相似文献
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控制流完整性保护技术(controlflowintegrity,简称CFI)是防御面向返回编程攻击(return-oriented programming,简称ROP)的一种有效途径.针对现有CFI中存在的四大问题:性能开销大、依赖程序代码信息、容易遭受历史刷新攻击以及规避攻击,提出了基于硬件分支信息的ROP攻击检测方法——MIBChecker(mispredicted indirect branch checker).该方法实时地利用硬件性能管理单元(performance monitor unit,简称PMU)的事件触发机制,针对每个预测失败的间接分支进行ROP攻击检测,规避了历史刷新攻击的可能,同时提出基于敏感系统调用参数的新型检测方法来检测短攻击链(称为gadgets-chain)ROP攻击.实验结果表明,MIBChecker能够不受历史刷新攻击的影响进行ROP短指令片段(称为gadget)检测,可有效地检测出常规ROP攻击和规避攻击,并仅引入5.7%的性能开销. 相似文献
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在基于虚拟机监控器(virtual machine monitor, VMM)的系统监控中,通常需要截获关键内存访问事件和关键指令执行从而监控细粒度的内存访问行为.然而利用VMM截获内存访问行为使得CPU控制权频繁陷入VMM中,导致性能开销巨大.当前已有的研究为了解决该问题,在内核编译阶段修改内核源码或者直接修改内核二进制文件,将安全关键数据重定向到单独的区域以减小陷入VMM的频率.然而这些方法必须修改被监控系统本身,并且被监控的区域在系统运行阶段不能修改,很大程度上影响了它们的应用场景,并且不够灵活.为了解决以上问题,提出了一种运行时动态调整需要监控的安全关键内存数据的方法DynMon,该方法对被监控的系统透明且不需要修改被监控系统.首先,通过对历史数据的收集和分析,自动学习系统运行状态和安全关键数据访问行为间的关系,将其作为安全关键数据监控策略的依据.然后,对系统运行状态实时监控,根据安全关键数据的监控策略,实时动态调整需要监控的内存访问区域,以减小不必要的监控带来的性能开销.实验结果表明:与没有动态监控策略的方法相比,该方法减小了22.23%的额外性能开销,并且在加大内存监控规模时,并不会过大增加系统的性能开销. 相似文献
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为了提高软件过程仿真的效率,提出了一种基于图形处理单元(graphic processing unit,GPU)加速的仿真框架.该框架利用图形化语言和随机参数来描述一个过程模型,将模型转换为RansomSpec字节码从而可以在GPU平台上运行,以期借助GPU平台的高并行特性提高原有仿真算法的效率.实验结果表明,通过这种框架,基于GPU的随机软件过程仿真与传统基于CPU串行的仿真算法相比在效率上提高一个数量级. 相似文献
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传统的缓存替换策略主要基于经验主义,近年来研究者们使用预测技术推测访存行为,提高缓存替换的准确性,预测技术的应用是当前缓存替换策略研究的热点.由于访存行为自身的复杂性,直接在缓存系统中预测访存行为是困难的,要面对很大的不确定性.当前已有的研究为了解决该问题,使用越来越复杂的预测算法来分析访存行为之间的关联.然而这种方式并未真正减小不确定性,同时现有的缓存替换策略很难避免乱序执行和缓存预取对访存行为分析过程的干扰.为了解决以上问题,提出了一种新的预测缓存访问序列的方法IFAPP(instruction flow access pattern prediction),根据分支预测技术推测程序指令流,定位指令流中的访存指令,进而对其中访存指令的行为逐一进行预测.通过访存序列计算每个替换候选项的重用距离,将重用距离最远的候选项踢出.该方法可以避免乱序执行和缓存预取的干扰,预测对象是行为简单的独立访存指令,减少预测过程中所面对的不确定性.实验结果表明,该算法在一级数据缓存上比LRU算法平均减少3.2%的缓存缺失.相比经典的基于缓存预测的BRRIP和BIP算法,该算法在一级数据缓存上分别减少12.3%和14.4%的缓存缺失. 相似文献
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