基于观察者模式的实时系统验证方法

复杂实时系统的验证问题一直备受关注。验证过程中,验证特性可以用时序逻辑来描述,但时序逻辑对于非专业人员而言较为复杂,难度较大。观察者模式是一个额外的子系统,可以将复杂的验证特性转换为简单的可达性问题,同时也可以避免使用复杂的验证算法。将Etienne和Nouha Abid等人提出的抽象的观察者模式应用到实时系统实例——Train-Gate系统中,采用UPPAAL工具对Train-Gate系统中的某些场景建立观察者模型,并采用对比实验将验证结果与无观察者模式状态下的验证结果进行对比。对比结果表明,使用观察者模式和验证特性都可以得到正确的验证结果,但观察者更节省时间,对于非专业人员而言更简单且更容易接受。因此,使用观察者模式对如Train-Gate的实时系统进行验证是可行的。     

开放式XML数据的质量分析方法

针对商业智能系统, 研究了在集成开放式XML数据时, 对XML文档进行质量保证的问题。通过度量测量和质量分析评价这两个步骤, 并结合给出的XML数据质量的计算公式, 得出XML文档的质量指数。使得XML源数据的质量在集成到商业智能系统前可以被预先评估, 降低了商业智能系统集成Web中XML数据时的风险, 增加了系统数据的可维护性。通过实验验证, 证明了质量分析方法的正确性和合理性。     

分布式自动化软件测试实现技术研究

为了解决大型软件的分布式自动化测试问题,在分布式持续软件质量保证思想基础上,通过对现有自动化测试框架的分析,提出了一个基于Internet网络资源的分布式自动化软件测试平台,并实现了原型系统。平台集成了软件测试过程中需要的一系列工具,能有效利用Internet上的空闲资源进行大型软件系统的持续集成和测试。为实现测试任务的自动划分和调度,提出了基于空闲时间约束的任务调度算法,并对集合划分问题的ACO算法进行了改进,在其中添加了动态容量监控标准和前置与后置处理过程。通过在原型系统中进行MySQL测试,验证了平台架构和设计的可行性以及算法的有效性。     

基于动态插桩的C/C++内存泄漏检测工具的设计与实现

针对C、C++程序常出现的内存泄漏、内存越界访问、内存的不匹配释放等错误进行了研究,分析了现有的内存错误检测工具和方法,在基于开源的动态二进制插桩框架Pin的基础上,采用函数族的内存信息块管理方法和生命周期法,实现了在Linux平台下运行的内存检测工具MemGuard原型.该原型能有效地检测出内存泄漏、内存越界访问、内存的不匹配释放等问题,并通过与运行在Valgrind上的工具Memcheck的对比实验证明了该原型的有效性以及高效性.     

基于状态检测的TCP应用服务端安全测试

针对由API函数实现的TCP协议不具安全性，以及常规安全检测仅对连接初始状态进行安全测试的局限性，提出基于连接的全程状态监控的安全测试方法：1）提出了基于全程的连接监控和检测的方法，以改善系统的安全性；2）运用有限状态机的理论和方法对TCP协议进行分析，并结合状态转移序列的安全路径和临界循环路径以及时钟检测技术，提出了TCP服务端的安全测试模型；3）给出形式化描述和验证机制，在形式化定义的基础上，分析了检测方法的正确性；4）设计了TCP服务端的安全状态检测算法，进行了相应的试验验证。基于全程状态检测的安全测试对于中间过程中的安全攻击有很好的检测效果。     

软件缺陷预测中的数据预处理方法

软件缺陷预测是软件质量保障领域的热点研究课题,缺陷预测模型的质量与训练数据有密切关系。用于缺陷预测的数据集主要存在数据特征的选择和数据类不平衡问题。针对数据特征选择问题,采用软件开发常用的过程特征和新提出的扩展过程特征,然后采用基于聚类分析的特征选择算法进行特征选择;针对数据类不平衡问题,提出改进的Borderline-SMOTE过采样方法,使得训练数据集的正负样本数量相对平衡且合成样本的特征更符合实际样本特征。采用bugzilla、jUnit等项目的开源数据集进行实验,结果表明：所采用的特征选择算法在保证模型F-measure值的同时,可以降低57.94%的模型训练时间;使用改进的Borderline-SMOTE方法处理样本得到的缺陷预测模型在Precision、Recall、F-measure、AUC指标上比原始方法得到的模型平均分别提高了2.36个百分点、1.8个百分点、2.13个百分点、2.36个百分点;引入了扩展过程特征得到的缺陷预测模型比未引入扩展过程特征得到的模型在F-measure值上平均提高了3.79%;与文献中的方法得到的模型相比,所提方法得到的模型在F-measure值上平均提高了15.79%。实验结果证明所提方法能有效提升缺陷预测模型的质量。     

序列模式挖掘在通信网络告警预测中的应用

告警预测是保证整个网络的稳定性和可靠性的技术之一。现有的告警预测技术存在未考虑告警数据的时间顺序、难以获取先验知识等缺陷。由此,提出了一种基于拓扑约束的序列模式挖掘方法以发现有意义的告警序列模式。该方法主要考虑网络节点之间的拓扑连接关系,将其作为告警序列模式挖掘的约束条件;并且为了发现非频繁重大告警模式,改进了序列模式挖掘的剪枝操作,将包含重大告警的序列模式直接保留。实验结果表明,采用基于拓扑约束的序列模式挖掘方法挖掘出的告警序列模式可以提高网络告警预测的精度和效率,并 能较准确地预测 非频繁的“重大”告警。     

嵌入式软件内存泄露检测方法研究

动态内存分配为C/C++语言编程人员提供了极大的灵活性,但同时也带来了一个潜在的严重问题——内存泄露。与桌面系统相比,嵌入式系统处理能力弱、内存空间小、运行时间长,如果在程序运行期间发生内存泄露,将导致系统崩溃,造成不可预料的后果,因此需要在开发调试阶段尽早检测出造成内存泄露的代码。提出了一种基于动态检测技术和程序插装技术的嵌入式软件内存泄露分布式检测方法。该方法的实现思想是当程序在目标机运行时,插装代码自动截获内存操作函数,收集内存操作相关信息并把收集到的信息发送到服务器端处理,实现了嵌入式系统内存泄露的准确检测。实验结果证明,由于采用分布式技术进行信息处理,内存泄露检测效率得到了很大的提升。     

鼓泡流化床内颗粒旋转速度的实验研究

为了获得鼓泡流化床内颗粒的旋转特性,利用双脉冲激光器与跨帧相机构成的测试系统对冷态鼓泡流化床内颗粒的旋转过程进行研究。结果表明:颗粒粒径越小,旋转速度越大;颗粒的水平分速度增大时,平均转速增大;颗粒的垂直分速度增大时,平均转速呈一定幅度的上下波动趋势;相对于垂直分速度大的颗粒,垂直分速度小的颗粒的转速有一定幅度的减小;在x轴方向上颗粒平均转速的分布趋势为先增大、后减小。     

基于有界模型检测的C/C 程序内存泄漏检测

C/C 语言中的动态内存管理机制自由且灵活,但动态内存的使用容易引入内存泄漏,导致系统性能降低甚至系统崩溃。为了更加有效的检测内存泄漏,提出了一个基于有界模型检测技术的C/C 程序内存泄漏检测方案MLD-CBMC。该方案以C/C 程序文件为输入,利用有界模型检测技术,对程序进行展开处理,加入内存泄漏性质,并利用可满足性模理论(SMT)对程序约束和性质组成的验证条件编码,使用SMT求解器对验证条件求解,将检测内存泄漏问题转换为求解可满足性问题,实现C/C 程序内存泄漏的检测。通过实验验证了方案的有效性,并与其他有界模型检测工具进行对比实验,实验证明方案对内存泄漏的检测能力更强。