面向对象程序的类信息的抽取规则

通过计算机自动实现对程序的理解是目前国内外研究的热点内容。以面向对象程序为研究对象,提出了一种从面向对象程序中抽取类信息的规则,利用该规则可以将程序中的类以及其它程序信息抽取出来,并以UML类图形式表示出来,进而为计算机自动实现对程序的理解奠定基础。在本文中描述了产生UML类图中的各类规则,包括了类、属性、操作、对象、关系、继承、关联和接口等。最后介绍了该规则的一个应用实例。     

基于安全容器的版权保护系统的客户端安全机制研究

提出了客户端信息产品的安全机制及实现。该机制使得消费者严格按照其登记的使用规则来使用信息产品，既保证了信息的偶然性丢失又确保了信息免遭故意攻击，从而有效地避免了侵权行为。     

二维降密策略的内联引用监控方法

降密策略的静态实施机制存在限制性过强的缺陷,基于虚拟机的动态监控机制不能完全适合Web和即时编译环境。为此,基于内联引用监控方法,实施了基于内容和地点维度的二维降密策略。提出了内联引用监控方法的程序变形规则,并证明了该方法的可靠性;根据该程序变形规则,将源程序进行变形重写,生成一个新的程序,它能脱离外部监控环境,实现自我监控。     

基于知识管理的 BIM 模型建筑设计合规性自动检查系统研究

建筑设计合规性自动检查对保证建筑信息模型(BIM)符合设计规范要求,增加规范 检查自动化程度具有重要意义。结合合规性检查理论与专家系统方法,提出了以BIM 模型为检 查对象的合规性自动检查系统框架,以规则知识与推理机制分开的方式实现合规性检查过程。 以《住宅设计规范》为例,对规范中的条文进行知识分析,总结出规范知识表达式,构建规则 库和规则库访问机制;建立了逻辑策略下推理机制,将规则库中的规则信息与BIM 信息进行推 理,输出检查结果;最后构建了合规性检查系统验证平台,通过BIM 模型实例完成模型数据提 取及规则推理的过程,实现了合规性检查的功能,验证了合规性检查方法框架。该方法在一定 程度上能够指导后续的合规性检查相关研究,有效提高BIM 模型的建筑设计合规性检查效率, 保证检查质量,促进建筑工程领域信息化的发展。     

一种用于指针程序安全性证明的指针逻辑

在高可信软件的各种性质中,安全性是被关注的重点,其中软件满足安全策略的证明方法是研究的热点之一.文中根据作者所设想的安全程序的设计和证明框架,为类C语言的一个子集设计了一个指针逻辑系统.该逻辑系统是Hoare逻辑系统的一种扩展,它用推理规则来表达每一种语句引起指针信息的变化情况.它可用来对指针程序进行精确的指针分析,所获得的信息用来证明指针程序是否满足定型规则的附加条件,以支持程序的安全性验证.该逻辑系统也可用来证明指针程序的其它性质.     

二进制程序的动态符号化污点分析

污点分析技术常用于跟踪二进制程序的信息流及检测安全漏洞,通过程序的动态执行来检测程序中由测试用例触发的漏洞。它的误报率很低,但是漏报率较高。针对污点分析的这一问题,动态符号化污点分析方法对污点分析进行了改进,通过将污点分析符号化来降低漏报率。根据基于指令的污点传播来获得相关污点数据的信息,同时制定符号化的风险分析规则,通过检测污点信息是否违反风险规则来发现存在的风险。实验结果表明,该方法不仅具有污点分析低误报率的优点,而且克服了污点分析高漏报率的缺点。在污点分析过程中产生的漏洞、风险及相关污点信息还可用于指导测试用例的生成,提高测试效率并降低测试用例的冗余。     

面向语义Web的约束规则系统

随着语义Web的广泛使用,信息智能搜索、智能信息代理、智能交易代理等等智能化电子商务应用将成为现实。与此同时,规则在电子商务中的应用也取得了长足的进展。文中介绍的面向语义Web的约束规则系统结合两者的优势通过使用XML描述约束规则系统的语法、扩充在处理异构数据源方面的谓词和查询表示、引入并行约束程序设计的推理技术、规则选择机制的编译实现完成了规则系统在电子商务异构数据处理及商务决策方面的应用。     

基于函数调用序列模式挖掘的程序缺陷检测

程序中通常会隐含大量编程规则,若在程序编写过程中违反此类规则,则可能引发软件缺陷。函数调用规则是其中一类常见的程序隐含规则,常见的函数调用规则挖掘工作将整个函数体内的函数调用作为一个项集来进行分析,未使用程序中函数调用先后顺序等约束信息,导致软件缺陷挖掘结果的误报率较高。通过简单的静态分析即可获取函数调用序列信息,如在缺陷挖掘过程中充分利用函数调用序列信息,将有效提高缺陷挖掘精度。基于上述思路,提出了一种基于函数调用序列模式挖掘的缺陷检测方法,该方法自动检测程序中违反函数调用序列模式的疑似缺陷,并报告可疑度较高的缺陷。基于该方法,在一组开源项目上进行的实验的结果表明,此方法能有效发现程序中由于违反函数调用序列模式而导致的缺陷,减少了缺陷误报,从而降低了人工核查疑似缺陷开销。     

SOAP协议及其在企业信息集成中的应用研究

随着企业商务活动越来越多地依赖Internet,企业信息集成要求日益迫切。本文详细介绍了SOAP机制,包括封装结构、编码规则和消息传输方式,并结合功能强大的信息整合架构Biztalk剖析了SOAP的应用,展望了SOAP及信息集成的未来。     

基于关联规则的财务信息管理系统

为了提高财务管理的工作效率及准确性,提出基于关联规则的财务管理系统。在JBPM (Java Business Process Management)工作流引擎构架基础上,利用关联规则挖掘信息特征,融合财务信息;将MVC(Model—View—Controller)分层设计思想应用于分层控制,对其数据加载和程序进行多种web数据格式的编译控制,并接入财务信息管理系统中,实现网络化管理。测试结果表明,系统工作效率和计算精准性均优于传统方法,且可有效降低企业财务成本支出。     

面向语义Web的约束规则系统

随着语义Web的广泛使用,信息智能搜索、智能信息代理、智能交易代理等等智能化电子商务应用将成为现实.与此同时,规则在电子商务中的应用也取得了长足的进展.文中介绍的面向语义Web的约束规则系统结合两者的优势通过使用XML描述约束规则系统的语法、扩充在处理异构数据源方面的谓词和查询表示、引入并行约束程序设计的推理技术、规则选择机制的编译实现完成了规则系统在电子商务异构数据处理及商务决策方面的应用.     

通用模型转换器

通用模型转换器,以下称为UMC(UniversalModelConverter),是一个软件应用程序,它提供了灵活的集成方案,依据上层网管系统的需求,通过转换子网系统的信息模型和接口协议,使其映射到上层网管系统的信息模型和接口协议,并且,映射规则是可以实时修改。此方案采取中立于信息模型及接口协议的技术以支持多厂商环境。此文讨论了UMC的实现方案及原型系统实现的结果。     

基于代码属性图及注意力双向LSTM的漏洞挖掘方法

随着信息安全愈发严峻的趋势,软件漏洞已成为计算机安全的主要威胁之一.如何准确地挖掘程序中存在的漏洞,是信息安全领域的关键问题.然而,现有的静态漏洞挖掘方法在挖掘漏洞特征不明显的漏洞时准确率明显下降.一方面,基于规则的方法通过在目标源程序中匹配专家预先定义的漏洞模式挖掘漏洞,其预定义的漏洞模式较为刻板单一,无法覆盖到细节特征,导致其存在准确率低、误报率高等问题;另一方面,基于学习的方法无法充分地对程序源代码的特征信息进行建模,并且无法有效地捕捉关键特征信息,导致其在面对漏洞特征不明显的漏洞时,无法准确地进行挖掘.针对上述问题,提出了一种基于代码属性图及注意力双向LSTM的源码级漏洞挖掘方法.该方法首先将程序源代码转换为包含语义特征信息的代码属性图,并对其进行切片以剔除与敏感操作无关的冗余信息;其次,使用编码算法将代码属性图编码为特征张量;然后,利用大规模特征数据集训练基于双向LSTM和注意力机制的神经网络;最后,使用训练完毕的神经网络实现对目标程序中的漏洞进行挖掘.实验结果显示,在SARD缓冲区错误数据集、SARD资源管理错误数据集及它们两个C语言程序构成的子集上,该方法的F1分数分别达到了82.8%,77.4%,82.5%和78.0%,与基于规则的静态挖掘工具Flawfinder和RATS以及基于学习的程序分析模型TBCNN相比,有显著的提高.     

基于ASP的智能空间中上下文感知问题的研究

智能空间和回答集程序ASP的整合解决了智能空间中固定优先关系下的资源冲突问题。然而,智能空间是一个上下文敏感的、动态的环境,随着用户在空间中行为的改变,空间中的信息和服务也要发生动态的变化。原有的基于本体的上下文感知框架仅能实现不同本体信息的推理,而没有考虑环境信息对于上下文感知的影响。为此,基于回答集程序提出一种智能空间中的上下文感知框架,动态感知用户的上下文本体以及环境信息,完成用户在空间中的上下文动态推理。首先,使用本体描述用户的上下文信息;然后使用回答集程序表达上下文推理规则,并引入缺省规则依据本体信息以及环境信息动态决策上下文响应的优先关系;最后,求得回答集程序的解,即为用户上下文事件的决策结果,从而帮助用户实现智能推理。实验结果表明,该框架可以动态决策空间中的优先关系,有效实现空间中的上下文推理。     

递归程序的计算规则分析与研究

在程序设计中 ,为了处理重复性的计算 ,最常用的办法是采用递归计算。理论上讲 ,对递归程序的处理有不同的计算规则。本文从理论上及实践上对递归程序的计算过程进行了详细的探讨 ,在对多种程序设计语言中关于递归程序的计算过程进行分析基础之上 ,对递归程序计算规则进行了总结     

基于信息素机制的粒子群优化算法的设计与实现

提出了一种基于信息素机制的粒子群优化(Particle swarm optimization based on pheromone mechanism, PSO-PM)算法. 主要是借鉴了蚁群优化算法的信息素共享机制, 并引入到粒子群优化算法中, 设计了粒子行为的三条简单规则: 信息留存规则、信息获取和融合规则以及粒子演化规则, 从而实现了群体信息的充分分享, 相应地改善了算法的寻优能力. 采用基准函数对PSO-PM算法进行测试, 并与几种不同类型的改进优化算法进行对比, 数值实验结果验证了PSO-PM算法的有效性.     

基于满十六叉有序树的程序行为建模搜索方法

程序行为建模及搜索是异常检测研究中的关键问题。本文提出利用系统调用发生时的程序计数器值对应的段号和段内偏移作为事件,将滑动窗口在有序事件上滑动得到事件序列集合,利用满十六叉有序树算法建立正常行为模型库。满十六叉有序树是为提高规则库的存储及搜索的效率而设计的,其存储的字节顺序隐含着结点间关系信息。在规则库中搜索某条规则的时间复杂度仅与树的深度有关,树的深度固定时的时间复杂度为O（1）。文中给出了满十六叉有序树的定义,分析了它的特点,并给出生成算法和搜索算法。     

程序、法律与黑客

现代信息社会,计算机技术飞速发展,计算机的应用深入到社会大大小小的各个方面。计算机是由计算机程序来控制运行的。信息社会里计算机的广泛应用,使得信息社会实质上变成了由计算机程序来控制运作的程控社会。计算机程序无非就是计算机系统正常运行时必须遵守的一系列规则和方法,程序规定了软件的功能与操作的步骤,人们通过程序规定的步骤去操作计算机,可以实现相应的功能,得到相应的结果.达到我们的最终目的。计算机运作的方法和规则,就是计算机程序,如果程序出了问题,整个社会也会出现大乱子,千年虫问题即是一例。程序安全至关重要千年虫问题的出现,不单单影响到计算机的计时错误。还影响到了社会的各个     

基于粗糙集理论的故障诊断系统知识库设计

故障诊断是与有效决策密切相关的复杂而困难的问题。粗糙集理论可以有效地分析、处理不完备信息。知识库是整个故障诊断系统的核心,利用基于粗糙集的知识约简和决策规则提取算法,将柴油机故障信息值进行约简,求出其决策规则。知识库由事实库和规则库组成。在知识库中采用链表数据结构,以数据文件形式存储,完成知识库设计的程序。采用粗糙集方法进行故障条件属性约简十分有效,得到简化的决策规则,使得知识库的设计更加方便快捷。     

基于产生式的多语言程序理解的算法

提出一种程序理解实现方案,通过将程序设计语言的词法规则和语法规则以产生式表示,设计基于产生式多语言程序处理算法,将产生式自动转化为对应的词法和语法规则函数,使得不同的程序设计语言规则可以采用统一的方式描述,从而可用一套程序理解系统实现对多种程序设计语言的程序理解,以后增加某种程序设计语言的程序理解,只要定义对应程序设计语言的词法和语法规则产生式即可实现,有效地解决了程序理解系统的共享性难题。