一种基于数据流分析的网络行为检测

为了更好地对网络行为进行分析, 提出了一种基于数据流分析的网络行为检测方法。通过分析网络系统体系架构, 对网络行为进行形式化建模, 并针对网络行为特点提出了一种基于与或图的行为描述方法, 最终设计实现了基于数据流分析的网络行为检测算法。实验证明该方法能在多项式时间内完成数据流事件中的关系分析, 而且与其他算法相比, 能有效提高网络行为检测的查准率。     

一种调和序列生成及其在故障定位中的应用

为了提高软件的可靠性,在软件运行发生故障时,快速、准确地定位故障点成为非常有意义的研究课题。与以往方法不同,在将故障运行序列和最部近运行序列进行差异对比前,为了避免选取第一条最近成功路径时引起的“盲区”使得后期搜索空间加大,引入了生物学基因序列比对原理,对最部近运行序列不是通过编辑距离比较进行选取,而是通过一条调和序列进行处理。实验表明,方法的故障定位效果较好。     

数据流相关软件故障的静态检测

建立了数据流相关的软件故障模型,对应用程序中由于变量的定值与引用操作及动态内存访问过程中导致故障发生的情况进行了分析．该类故障的检测需要数据流分析的支持．基于程序控制结构的精确数据流分析方法,充分考虑了不同程序路径上变量的定值情况,在静态分析过程中模拟了动态执行过程中到达各引用点的定值信息．根据引用-定值链建立的故障诊断规则,为有效地进行故障检测提供了依据．     

一种基于数据流分析的程序定义域自动确定方法

程序定义域的确定有利于指导测试用例的选取,虽然程序规范规定了输入变量的定义域,但程序实现本身也定义了其定义域,如果二者不能完全重合,那么某些软件故障就可诊断出来,文中提出玫种基于数据流分析的程序定义域自动确定方法,通过对原程序进行数据流分析和相关性分析,求取输入变量的定义域,采用程序抽取的程序定义域自动确定方法,通过对源程序进行数据流分析和相关性分析,求取输入变量的定义域,采用程序抽取技术,将与输入变量无关的语句和函数剔除,简化了源程序,提高了分析效率,采用动态模拟技术,实现了特殊情形下输入变量定义域的确定,实验证明,该方法是行之有效的。     

基于故障相关矩阵的最优测试序列生成方法

针对最优测试序列生成问题,采用与或图搜索生成测试序列,将系统故障与测试之间的关系作为节点生成的依据,在综合了信息论与启发式搜索理论的基础上,由霍夫曼编码和信息熵构成的启发式搜索函数来引导与或图的搜索生成诊断树,安排最优的测试顺序,实现用最少的代价隔离系统故障;在解决与或图搜索问题中应用了改进后的AO*算法,避免出现"NP-完全"的复杂计算问题,整个过程大大减少了生成节点的数量,提高了故障隔离效率。     

一种基于异常传播分析的数据流分析方法

异常处理是一种用来检测异常并对其进行处理的技术.异常传播改变了程序原来的执行路线,从而改变了程序中的数据流.在进行数据流分析时,如果不考虑异常传播对其造成的影响,则得到的信息将是不准确的.在分析C++异常传播机制和异常传播对数据流分析影响的基础上,提出一种包含异常传播信息的函数间控制流图的构建方法.该控制流图可以清晰地表示出异常的隐式控制流和异常的传播路径;然后提出了基于异常传播分析的数据流分析方法,并给出相应的算法.该方法既克服了因忽略异常传播对数据流影响而造成分析结果不准确的不足,又有助于实现异常传播数据流分析的自动处理;最后用一个实例验证了该方法的可用性.该方法可以为结构测试、回归测试、程序切片等软件工程任务提供相关信息.     

一种检查面向对象程序中数据流异常的方法

数据流异常是指程序中与变量使用有关的不合常规的“可凝”情况。仅靠传统的数据流异常检查技术不能发现面向对象程序中与实例变量有关的数据流异常,将方法序列规范与传统的检查技术结合起来,提出了一种能检查对象的实例变量的数据流异常的方法。     

数据流上快速子序列匹配

数据流技术目前已广泛应用于金融分析、网络监控及传感器网络等诸多领域,而已有的相似性匹配技术主要针对时间序列数据库,难于直接应用于高速、连续、实时、海量的流数据,因此在数据流上渐进、实时地进行子序列匹配成为一个极具价值和挑战性的问题。在动态时间规整技术的基础上,设计了一种新颖的界限机制,充分利用相似性阈值,尽量减少冗余计算,算法完全符合数据流“单遍扫描”的性能要求,并通过大量的模拟和真实数据实验表明：与现有的SPRING算法相比,在不损失任何算法精度的前提下,仅增加几个字节的空间开销,速度至少提高3倍。     

数据流中基于滑动窗口的序列模式挖掘算法

序列模式发现是最重要的数据挖掘任务之一,并有着广阔的应用前景。针对静态数据库,序列模式挖掘已经被深入地研究,但针对基于数据流的序列模式挖掘的研究还不是十分深入。数据流有着无限性的特性,因此往往不能保存数据流中全部的数据,同时很多时候只对最近的时间段的序列模式感兴趣,提出一个有效的结合滑动窗口技术的挖掘序列模式的算法FPM-SW,算法利用到3个数据结构（PatternTable,CountTable和Ta-tree）来处理基于数据流的序列模式挖掘的复杂性问题。算法通过CountTable结构来保存以往的潜在频繁序列,考虑到在某些情况下CountTable占用内存过多,算法还结合了一种压缩CountTable技术来减少内存占用。FPM-SW的优点是可以最大限度地降低负正例的产生,实验表明FPM-SW具有较高的准确率。     

基于数据流分析的二进制代码程序理解方法

通过数据流分析将程序转换成数据流描述标记,结合数据流到达-定值分析,确定每个基本块的输入、输出定值集合,推导出函数输入与输出间的联系,实现函数功能的静态理解。实验结果表明,在不需要额外提示的情况下,该方法能准确识别二进制形式的字符串拷贝等字符串处理函数。     

基于VC＋＋的数据流分析方法

数据流分析在编译系统的代码优化、软件故障检测以及程序切片中都起着非常关键的作用。本文介绍了数据流分析方法的基本概念和基本原理,介绍了数据流方程的到达一定义迭代算法,并提出了一种利用VC＋＋工具实现数据流方程求解的方法。     

数据流分析方法

数据流分析是一项编译时使用的技术,它能从程序代码中收集程序的语义信息,并通过代数的方法在编译时确定变量的定义和使用。该文对数据流、数据流框架及数据流算法进行了阐述;并简要地介绍了所提出的需求过程间数据流分析的方法。     

基于相关分析的交通流参数修正方法研究

为了更准确地研究交通流模型,最优化利用交通资源,必须进一步提高交通参数数据的质量。以上海市高架道路某路段的交通流数据为样本,分析交通流特征参数的相关特性,提出一种基于统计相关性分析的参数修正数学方法;通过精确的数值计算,确定最为合适的相关性最大的数据关系,以此进行数据的修正。对所研究路段的交通流数据随机采样后进行修正,并与实际数据比较,修正结果在允许误差范围之内,说明该方法可以有效提高数据质量,且该方法对其他数据处理系统也具有借鉴意义。     

基于计算机数据算法模型的交通流数据分析

针对交通流数据分析滞后,交通规划效率不高等问题,提出了一种基于计算机数据算法模型的计算机数据算法数据分析方法,该方法采用基于S3C6410处理器的采集模块对影响交通流的数据进行采集或者分析,在进行数据信息采集时,还通过JZ863的无线传输模块实现数据信息传输,并通过神经网络算法模型提高了交通流数据信息分析能力。实验结果显示,本研究系统检测到发生故障的数据量数高达4735个,交通检测精度较高。     

基于数据流准则的测试用例生成方法

针对基于控制流的测试充分性准则易错失面向对象程序中的状态依赖关系,提出一种基于数据流准则的测试用例自动生成方法。通过数据流分析获取待覆盖的目标定义使用对,利用遗传算法自动生成覆盖定义使用对的测试用例,根据适应度函数指导测试用例的进化。将该方法与基于分支覆盖和语句覆盖的方法相比较。实验结果表明, 与其他方法相比,该方法可以检测出更多的变异体,适应度函数的设计降低了进化代数。     

基于数据流的测试用例自动生成研究

目前的数据流测试技术存在缺乏具体的数据驱动方法,测试用例的生成过程没有与测试需求结合起来等问题。基于此,文中提出一种自动生成测试用例的模型（TRGA）,利用控制流图（CFG）计算生成测试用例所需的变量的定义使用对,使用数据类型结构图（DTG）来作为创建测试对象的数据驱动,利用遗传算法的搜索能力来生成数据,并提出了一种新的适应度计算方法。实验结果表明,该模型能够在减少搜索时间,降低生成测试用例规模的同时达到较高的测试覆盖率。     

On-the-Fly Data Flow Analysis Based on Verification Technology

The combination of static and dynamic software analysis, such as data flow analysis (Dfa) and model checking, provides benefits for both disciplines. On the one hand, the information extracted by Dfas about program data may be utilized by model checkers to optimize the state space representation. On the other hand, the expressiveness of logic formulas allows us to consider model checkers as generic data flow analyzers. Following this second approach, we propose in this paper an algorithm to calculate Dfas using on-the-fly resolution of boolean equation systems (Bess). The overall framework includes the abstraction of the input program into an implicit labeled transition system (Lts), independent of the program specification language. Moreover, using Bess as an intermediate representation allowed us to reformulate classical Dfas encountered in the literature, which were previously encoded in terms of μ-calculus formulas with forward and backward modalities. Our work was implemented and integrated into the widespread verification platform Cadp, and experimented on real examples.     

一种合约构件的测试数据生成方法磁

针对构件质量受测试数据影响较大的问题,提出了一种合约构件测试数据生成方法。首先,对合约类型进行划分;对简单合约采取等价类划分、边界值选取和取随机值相合的方法,对复杂合约采取复杂合约联立组成线性方程组,利用高斯消元法求解线性方程组,得到相关测试数据;最后,对所有参数采用笛卡尔乘积的形式生成最终测试数据。实践证明,该方法提高构件测试效率,保证构件测试质量。