一种基于虚拟基本块和格式化标签的控制流检测方法

空间辐射环境中,大量的宇宙射线经常导致星载计算机出现瞬时故障,这些故障的主要影响之一是引发程序控制流错误.文中提出了一种软件实现的控制流检测方法CFCAF.CFCAF基于插入虚拟基本块后的控制流图对基本块分类,并为基本块设计格式化标签,然后在基本块内插装标签更新、比较指令,实现对基本块之间、基本块内和过程间调用的控制流检测.CFCAF的特点是可以根据可靠性和性能的需求进行灵活配置.对CFCAF及目前有代表性的两个同类算法进行的故障注入实验结果表明,CFCAF算法以平均41.7%的性能代价和平均34%的空间代价,使程序的平均失效率降到了5.2%,在3个同类算法中,CFCAF算法具有较低的时空开销和最高的可靠性.     

程序控制流检测算法优化

暴露在太空辐射环境下的星载计算机,其电子元器件可能因受到高能带电粒子的轰击而造成硬件系统的瞬时故障,所以,需要使用容错技术来提高其可靠性。对一种面向硬件瞬时故障的纯软件控制流检测算法RSCFC(Relationship Signatures for Control Flow Checking)进行了有效的改进,通过对标签S进行分段编码,克服了原算法中存在的待加固程序的基本块总数受机器字长限制的问题,并给出了具体的计算证明。计算结果表明,如果机器字长为64位,那么改进后的算法在设定前提下能单层加固程序的最大基本块数可以超过218。与RSCFC相比,改进后的算法在加固基本块总数比较大的程序时,性能开销明显降低而且检错能力保持不变。     

CFCIB:基于插入块的控制流错误检测方法

为了避免当计算机系统的内部器件发生瞬时或永久性的故障时程序的执行流程发生错误,提出了一种基于插入块的控制流错误检测方法——CFCIB方法.该方法分析程序的控制流图,利用插入新基本块的方式消除混淆错误,在每个基本块的开头和末尾分别插入test和set断言来完成对可执行程序的控制流错误检测.实验结果表明,该方法能将原始程序的平均错误覆盖率从84.31％提升到96.78％.     

一种基于格式化标签的可扩展控制流检测方法

硬件瞬态故障是运行于高辐照宇宙环境下的航天计算机面临的最主要挑战之一.其中,控制流错误是这种故障影响系统可靠性的重要体现.首先在程序控制流图的基础上,利用图着色算法对基本块进行分类,然后基于基本块的格式化标签提出一种有效的控制流检测方法ECCFS,并针对基本块内部和过程间两个控制流检测问题分别给出其扩展解决方法.检测效能分析和故障注入实验的结果都表明,除了伪分支和几个边界检测盲点之外,ECCFS能够检测出绝大部分的控制流错误.与两个有代表性的控制流检测方法相比较,ECCFS在错误检测率和性能开销等方面都具有一定的优势.     

基于LCC的测试程序控制流路径子集生成算法

针对路径覆盖测试技术中如何计算被测试程序的有效控制流路径子集的关键性问题,提出一种利用LCC编译器的前端结果来生成基于一次循环策略的测试程序控制流路径子集的算法。该算法通过引入邻接矩阵并借助自定义的堆栈数据结构来完成控制流路径子集的生成。通过实验程序对算法进行检验,结果表明,该方法能高效准确地计算出待测源程序片的控制流路径子集。     

一种基于控制流检测的低功耗基本块划分方法

星载嵌入式系统要求更小的功耗和必备的在空间辐射环境中运行的高可靠性,控制流检测技术是防止由于单粒子翻转事件而造成程序错误运行的有效手段之一。为了在低功耗模式下保证错误检测概率,提出一种基于控制流检测的低功耗基本块划分方法,此基本块划分方法在编译后期完成,不影响编译调度效果。采用GCC、SDCC两款编译器,将三种具有代表性的控制流检测算法注入到典型的程序集中进行测试。实验证明,此种基本块划分方法在保证错误检测概率的条件下,降低了程序运行功耗。     

并发控制流检测技术综述

并发控制流检测技术是防止由于单粒子反转事件而导致运行系统发生故障的有效手段,目前主要采用以控制流图为基础的结点签名技术。本文首先介绍并发控制流检测技术的分类标准;然后按照技术发展的脉络,从软硬结合、纯软件两方面介绍控制流检测技术的典型方法,对其进行分析评价;最后提出基于目前的方法并发控制流检测技术还需要解决的问题及新的发展方向。     

一种面向生产系统的控制流异常检测算法

目前,针对生产系统的入侵攻击行为朝着规模化、分布化、复杂化等方向演变,传统的基于漏洞库、病毒库、规则匹配等被动式防护手段难以应付隐藏在生产系统内部的攻击行为。从生产系统的业务程序控制流出发,提出了一种基于路径匹配的生产系统控制流异常检测算法CFCPM。首先提出了一种基于关键路径匹配的基本组划分方法,通过扩大控制流分析的基本研究单元,降低了断言标签式控制流分析方法对系统运行造成的性能负担;然后,分别介绍了CFCPM算法的标准路径集获取阶段和路径匹配阶段,通过判断当前控制流路径是否偏离标准路径集,察觉生产系统所处的异常工作状态。最后,通过异常检测能力分析证明了该算法对业务程序控制流异常检测的有效性。     

一种检测控制流错误的多层分段标签方法

提出一种利用多层分段标签实现的控制流错误检测技术CFMSL;可通过对多层分段标签的更新和检查在线检测出程序的控制流错误。CFMSL在编译时将标签更新与检查指令自动嵌入程序中;从而实现程序运行时的动态检查效果。本文提出的标签设计与计算方法较为新颖;可较大地降低方法的时空开销;并且具有处理复杂程序以及检测细微控制流错误的能力。通过编写的LLVM pass文件;CFMSL具备批量化、自动化处理程序的能力。最后使用本文设计的故障注入工具模拟控制流错误对软件的影响;同时评估CFMSL的错误检测能力与时空开销。实验结果表明;相较于其他方法;CFMSL在保证较高检错能力的同时具有较低时空开销;显示出了本文提出的方法的优越性。     

汇编级软硬结合的控制流检测方法

控制流检测技术是防止由于瞬时故障造成程序错误运行的有效手段之一,在ARGOS卫星上测试过的基于汇编语言的软件控制流检测算法CFCSS具有较高的错误检测能力和较低的冗余指令开销,实用性较强,但此算法存在检测混淆和检测出错现象.为此,首先阐述了CFCSS算法中存在的检测混淆和检测出错现象;接下来根据汇编语言特点,修改了基础基本块的选择方法和多调整签名值赋值语句的插入位置,提出了改进的ICFCSS控制流检测算法;为了在ICFCSS算法基础上进一步提高错误检测能力、降低故障延迟时间和冗余指令开销,提出了软硬结合的ICFCSSHS控制流检测方法,此方法在编译程序时只增加了和签名有关的信息,在程序运行时通过译码阶段判指令类型来触发相应的硬件完成控制流检测.实验表明,此方法的冗余代码空间开销比CFCSS算法减少了21.5%,平均未检测出错误率仅为1.5%,具有一定的使用价值.     

一种用于Android应用的反控制混淆系统

Android恶意软件中的控制混淆技术,可以增加传统Android应用软件执行路径检测的难度,是目前代码静态分析的主要困难之一。针对该问题进行了研究,并设计系统DOCFDroid用于解决此问题。该系统在预处理阶段获取CFG关系矩阵,使用深度优先查找待分析路径集合;依据用户给定的源点集合和终节点集合,得到粗糙路径;然后采用权重筛选的算法,可以有效的获取目标路径集合。在实验阶段以DroidBench 1.2为基础构建测试样本集,验证该方法的有效性。实验结果表明,该方法能有效抵抗控制流混淆带来的干扰,目标路径识别率可达95.31%。     

一种辐射环境下瞬时故障的软件检测方法

空间辐射环境中,大量的宇宙射线经常导致星载计算机出现瞬时故障,这些瞬时故障致使程序执行出现数据错误或者控制流错误。针对瞬时故障导致的程序错误,本文提出了一种软件实现的故障检测算法SITFT,它结合软件复算和标签分析的方法,既可以检测程序运行中的数据错误,又可以有效检测控制流错误。故障注入实验的结果表明,SIT-FT算法在性能开销比源程序增加58%～111%,存储开销增加153%～225%的前提下,使程序执行出现错误结果的情形比源程序减少了49.0%～73.2%。     

加入临时路径的移动机器人路径跟踪模糊控制

对含不确定性的移动机器人系统设计了路径跟踪模糊控制方法。该方法引入临时路径,使机器人先从初始位置出发沿临时路径行进,当移动到期望路径附近时,再让机器人跟踪期望路径。整个控制过程只需要一个模糊控制器,极大地减少了工作量,并引进积分环节以消除稳态误差。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。     

Aggressive Longitudinal Aircraft Path Tracking Using Nonlinear Control

We study the problem of converting a trajectory tracking controller to a path tracking controller for a nonlinear non-minimum phase longitudinal aircraft model. The solution of the trajectory tracking problem is based on the requirement that the aircraft follows a given time parameterized trajectory in inertial frame. In this paper we introduce an alternative nonlinear control design approach called path tracking control. The path tracking approach is based on designing a nonlinear state feedback controller that maintains a desired speed along a desired path with closed loop stability. This design approach is different from the trajectory tracking approach where aircraft speed and position are regulated along the desired path. The path tracking controller regulates the position errors transverse to the desired path but it does not regulate the position error along the desired path. First, a trajectory tracking controller, consisting of feedforward and static state feedback, is designed to guarantee uniform asymptotic trajectory tracking. The feedforward is determined by solving a stable noncausal inversion problem. Constant feedback gains are determined based on LQR with singular perturbation approach. A path tracking controller is then obtained from the trajectory tracking controller by introducing a suitable state projection.     

基于模型预测的自动导引车区间轨迹跟踪控制

针对自动导引车(AGV)轨迹跟踪问题,在确定其可行驶区域的基础上,考虑自动导引车的大小和形状,本文设计了一种基于模型预测控制理论的轨迹跟踪控制方法.首先,将车辆运动学模型进行线性化处理,得到车辆动力学线性模型;其次,运用模型预测控制方法,利用预测路径与期望路径之间的误差,通过优化得到使性能指标最优的控制序列;最后,在MATLAB软件上对轨迹跟踪控制器进行仿真.实验结果表明, AGV可以稳定地跟踪参考轨迹,且距离偏差和角度偏差都在给定的可行范围内,证明了提出的基于模型预测控制的轨迹跟踪算法具有良好的跟踪性能.     

智能车辆路径跟踪的模糊预瞄控制方法研究

论文首先介绍了智能车辆的基本硬件组成,然后结合智能车辆路径跟过程中转向控制方面的特点,提出了一种将模糊与预瞄控制理论相结合的控制策略,介绍了模糊预瞄控制器的原理、结构及其设计过程.试验表明,论文提出的控制策略可以较好地跟踪既定轨迹,并且在道路弯曲度较大时能够实时调节预瞄点个数,从而提高车辆对弯道路径跟踪的预测性、智能性和鲁棒性.     

基于目标检测和场景流估计联合优化的3D多目标跟踪

大多数3D多目标跟踪方法独立优化目标检测和帧间数据关联部分, 没有考虑单帧的特征学习和帧间关联学习的耦合性。为了实现单帧检测和帧间关联的耦合学习, 提出了一种基于目标检测和场景流估计联合优化的3D多目标跟踪框架FlowDet-Track。在该框架中, 提出了一个检测引导场景流估计模块来缓解不正确的帧间关联。为了获得更准确的场景流标签, 特别是在旋转运动的情况下, 提出了一种基于框变换的场景流真值计算方法。在KITTI MOT数据集上的实验结果表明, 本文算法的车辆类别HOTA与DetA指标比PointTrackNet算法提升了25.03%和30.8%, 表明本文算法的位置跟踪精度优异; 此外, 极端旋转运动条件下的对比实验进一步证明了算法的鲁棒性。