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131.
基于数据流的程序分析算法能够有效识别程序的数据处理流程,但是对于采用数据加密技术进行通信的网络程序,数据流分析由于无法准确识别、提取解密数据而失效.针对如何提取解密数据,提出一种基于内存依赖度的算法,从解密数据内存依赖度的角度研究如何提取加密通信中的明文数据及实现该算法的原型工具EncMemCheck.通过实验对比分析该算法的优缺点,并在加密通信软件UnrealIrcd上进行实际测试,验证了算法的准确性和实用性. 相似文献
132.
由于Hadoop自身不适合处理海量的小文件,论文提出了一种小文件处理方案,将小文件归并到SequenceFile中有效地解决了NameNode内存使用问题,设计了基于Hadoop的海量医疗小文件处理系统,实验证明该系统在内存使用以及处理大文件时具有良好的性能. 相似文献
133.
134.
通过动模试验验证了转子角控制的可行性和转子角控制模式下的负荷跟踪机制的有效性,试验表明,现有的测量精度和控制技术完全可以实现定转子角控制。试验还表明,实施转子角控制并不意味着本地发电机要独自承担本地负荷,在负荷快速增长或者大扰动发生时,配置传统调速器和配置转子角控制器的发电机都会参与调节,调整结束后负荷增量会由多个定角度机组共同分担。此外,如果运行于定转子角模式的发电机到达出力上限,该发电机就会失去维持角度的能力,但相邻的发电机可在负荷增长时提供支援,因此系统频率仍可维持不变。 相似文献
135.
纤维金属层板(Fiber Metal Laminate, FMLs)作为一类兼具金属和复合材料优势的超混杂材料,凭借其优异的性能在航空航天和汽车领域应用广泛,其中商业化最成功的是玻璃纤维增强铝合金层板。首先按照组成金属与增强纤维的种类将纤维金属层板的分类进行介绍,并对其历史背景与研究进展进行了回顾。由于各成形方法涉及的变形机理不同,结合成形过程中几何尺寸和工艺参数对FMLs成形性能的影响,对其回弹、起皱、分层和开裂等成形缺陷和成形难点进行了分析。综述了现阶段国内外自成形、冲压成形、喷丸成形、充液成形和激光成形等技术的发展与应用现状,并对每种技术的优缺点及适用零件的类型进行探究。深入讨论了现有成形技术所遇到的挑战,其中重点对充液成形与冲压成形进行介绍。此外,简要介绍了FMLs在成形过程中的变形机理、变形模式和成形质量。在对各方面因素进行全面分析的基础上,讨论了FMLs成形技术未来的发展方向与挑战,此工作对科研人员未来开发新的成形方法具有一定意义。 相似文献
136.
伊拉克米桑油田外输原油含盐量经常高于合同规定的28 mg/L的要求,影响油田提产计划,亟需优化破乳剂。为此,基于米桑油田原油处理工艺,通过考察脱水温度和乳化次数对破乳脱水效果的影响,确定了米桑油田破乳剂的评价条件,通过电脱法和瓶试法优选复配出破乳剂HYP-243,并在米桑油田进行了现场试验。结果表明,在破乳剂质量浓度80 mg/L、温度60℃、乳化次数150次的评价条件下,烷基酚醛树脂型聚醚破乳剂YFPC-541、酚胺树脂型聚醚破乳剂YFPG-242、脂肪胺型聚醚破乳剂YFPC-140以质量比4∶1∶0.5复配制得的破乳剂HYP-243脱水速率快、终脱水量大、脱出水水质干净,破乳脱水效果优于在用破乳剂RP-968。现场试验结果表明,HYP-243加量为75 mg/L时的洗盐效果显著,在加量降低10 mg/L的条件下,水洗罐出口原油含盐均值从573mg/L降至358 mg/L,外输原油含盐均值从36 mg/L降至22 mg/L,满足米桑油田外输原油含盐小于28 mg/L的控制指标,有利于米桑油田提产计划的顺利实施,保障米桑油田的平稳生产。图6参16 相似文献
137.
发电机转子角控制不仅可以参与有功调节,实现无调度干预的频率无差恢复,还可以提供阻尼转矩抑制区域间的低频振荡.现有的转子角控制使用汽轮机提供阻尼转矩,导致调门频繁动作,汽轮机寿命缩短.本文利用并联储能系统通过充放电控制可以改变发电机输出电气转矩的原理,给出一种同时控制汽轮机和储能的发电机转子角控制模式.其中,汽轮机负责跟... 相似文献
138.
新出现的恶意代码大部分是在原有恶意代码基础上修改转换而来.许多变形恶意代码更能自动完成该过程,由于其特征码不固定,给传统的基于特征码检测手段带来了极大挑战.采用归一化方法,并结合使用传统检测技术是一种应对思路.本文针对指令乱序这种常用变形技术提出了相应的归一化方案.该方案先通过控制依赖分析将待测代码划分为若干基本控制块,然后依据数据依赖图调整各基本控制块中的指令顺序,使得不同变种经处理后趋向于一致的规范形式.该方案对指令乱序的两种实现手段,即跳转法和非跳转法,同时有效.最后通过模拟测试对该方案的有效性进行了验证. 相似文献
139.
现有主流智能Fuzzing测试一般通过对程序内部结构的精确分析构造新测试样本,因而严重依赖于当前计算机的性能,往往忽略了已发现的程序异常信息对新测试样本构造的指导意义。为了克服上述缺陷,该文提出一种基于异常分布导向的智能Fuzzing方法。该方法针对二进制程序测试,建立了TGM(Testcase Generation Model)样本构造模型:首先根据计算能力收集测试样本集的相关信息;然后随机选择初始测试样本进行测试;最后,基于测试结果初始化模型参数,根据模型优先选择更有效的输入属性构造新样本并进行新一轮测试,通过重复进行该步骤,在迭代测试中不断更新模型参数,用于指导下一轮新测试样本构造。实验数据表明该方法可以辅助Fuzzing选择更有效的样本优先进行测试,设计的原型工具CombFuzz在异常检测能力和代码覆盖能力上都有良好表现,同时,在对大型应用程序进行测试时,与微软SDL实验室的MiniFuzz测试器相比,在限定时间内平均异常发现率提高近18倍,并在WPS 2013等软件中发现了7个MiniFuzz无法发现的未公开可利用脆弱点。 相似文献
140.