Advertisement

基于模型约束的灰盒模糊测试方法技術

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本技术介绍一种结合了模型约束与灰盒策略的模糊测试方法，用于提升软件安全检测效率及漏洞发现能力。 基于模型约束的灰盒模糊测试技术由孙伯文和崔宝江提出。这种模糊测试方法是目前常用且有效的手段之一，它能够通过获取程序执行过程中的路径信息来指导模糊测试的过程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于模型约束的灰盒模糊测试方法技術
    优质
    本技术介绍一种结合了模型约束与灰盒策略的模糊测试方法，用于提升软件安全检测效率及漏洞发现能力。 基于模型约束的灰盒模糊测试技术由孙伯文和崔宝江提出。这种模糊测试方法是目前常用且有效的手段之一，它能够通过获取程序执行过程中的路径信息来指导模糊测试的过程。
     
  • 基于变异树的黑盒模糊测试方法与系统
    优质
    本研究提出了一种基于变异树技术的创新性黑盒模糊测试方法及实现系统，旨在高效地发现软件漏洞和安全问题。该方法通过智能生成和优化测试输入，增强对复杂应用系统的探索能力，从而提高缺陷检测效率与覆盖率。 本发明提出了一种基于变异树的黑盒模糊测试方法及系统，包括以下步骤：S1. 构建变异树，并生成一组模糊测试用例；S2. 确定除根节点外每个节点的估值并设定估值阈值；S3. 对未遍历的所有节点按其估值进行排序，选择其中估值最高的一个节点；S4. 使用选定的节点来检测目标程序；S5. 判断是否满足中间准则或输出中是否存在可疑数据；S6. 如果满足中间准则或者没有发现任何可疑的数据，则降低该节点及其子节点的估价值，并检查其调整后的估价值是否低于阈值设定；S7. 若估值小于阈值，就剪掉以该节点为根的所有子树并返回到步骤S3。反之则修改变异操作生成新的测试用例组并回到步骤S3继续进行遍历，直到完整地完成整个变异树的搜索过程和目标程序的模糊测试工作。 本发明能够有效解决漏洞遗漏问题，并确保充分执行对软件的安全性检查。
     
  • 无约束MPC.zip_无模型_模型预测控制_预测控制_无约束技术
    优质
    本资料介绍了一种先进的无模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）技术，尤其适用于无约束环境。此方法摒弃了传统建模需求，通过实时数据优化控制策略，特别适合复杂系统的动态调整与管理。 实现模型预测控制的无约束方法的相关资料还可以，希望对大家有所帮助。
     
  • 基于终端滑模约束的非线性模型预测控制方法
    优质
    本研究提出了一种结合终端滑模理论与非线性模型预测控制的方法，旨在提升系统动态响应及鲁棒性能，在复杂工况下实现精准控制。 本段落提出了一种结合预测控制与滑模控制的非线性模型预测控制方法。该方案在系统状态位于终端区外时采用提出的预测控制，在终端区内则切换至离线设计的滑模控制。通过为系统的终端滑模附加不等式约束，确保系统状态能在预测时域结束时进入预设的滑动模态区域，从而减少预测时间范围。仿真结果验证了该方法的有效性。
     
  • 基于模糊约束的大工业过程关联平衡方法
    优质
    本研究提出了一种新颖的方法，用于处理大工业过程中因不确定性带来的挑战。该方法结合了模糊约束理论与关联平衡策略，旨在优化复杂生产流程中的资源配置和效率提升，为大规模制造系统提供更加稳健的解决方案。 在研究稳态大工业过程的递阶优化控制算法过程中，考虑到模型与实际情况可能存在差异以及实际约束条件具有一定伸缩性的问题，将子过程模型作为等式约束，并通过引入模糊系数将其转化为模糊等式约束。同时对原有的不等式约束进行模糊化处理，提出了一种具有模糊约束的关联平衡法，并进一步研究了开环和有全局反馈两种情形下的关联平衡方法。仿真结果显示，在存在全局反馈的情况下，采用该模糊关联平衡法得到的结果非常接近实际过程的真实最优解。
     
  • 基于ATE的SoC射频测试方法技術研究
    优质
    本研究专注于探索和开发基于自动测试设备（ATE）的片上系统（SoC）射频模块测试技术，旨在提高集成电路生产的可靠性和效率。通过优化测试流程及算法设计，有效解决SoC复杂度增加所带来的测试挑战。 ATE（Automatic Test Equipment：自动测试设备）测试采用相关的ATE设备开发相应的测试程序进行芯片的量产测试，这些程序通常只包含必要的系统级测试项目。对于SoC芯片中的射频部分来说，由于涉及到射频信号完整性和电磁兼容性等问题，并且基带算法复杂多样，因此成为SoC芯片测试中的难点。
     
  • 基于Mamdani方法的二型模糊集模糊推理模型 (2006年)
    优质
    本文提出了一种基于Mamdani方法的二型模糊集模糊推理模型，探讨了其在处理不确定性和模糊性方面的优势与应用潜力。 模糊推理是模糊控制技术数学核心的关键部分，而二型模糊集的模糊推理则是研究二型模糊逻辑系统的基础。基于Mamdani方法下的二型模糊集包含有多种不同的模糊推理模型，例如单输入单输出、多输入单输出以及多规则和多输入单输出等类型的模型。
     
  • 基于空间约束的学生T混合模型的模糊聚类图像分割
    优质
    本研究提出了一种结合学生-T混合模型和空间约束的模糊聚类算法，有效提升了图像分割的质量与准确性。 为了解决基于高斯混合模型的模糊聚类算法在处理噪声和异常值时存在的敏感性问题，本段落提出了一种新的方法：利用包含邻域关系的先验概率与Student’s-T分布构建一种具有空间约束条件下的混合模型，并结合熵规则化项来定义一个改进的目标函数。由于Student’s-T分布具备重尾特性，它在抗噪能力方面优于高斯分布。此外，为了更有效地减少噪声的影响，在标号场中采用马尔科夫随机场模型描述像素与其邻域像素之间的相关性，并将其转化为混合模型中的权重系数以提高算法的鲁棒性和稳定性。 通过模拟图像和真实彩色图像分割结果的定性定量分析表明，所提出的改进算法具备有效性和可行性。
     
  • 基于模糊粗糙集的稳定约简方法
    优质
    本研究提出了一种基于模糊粗糙集理论的新型稳定约简算法，旨在提高数据挖掘中属性约简的效率和稳定性。通过优化约简过程，该方法能够有效处理不确定性信息，为模式识别与决策支持提供强有力的技术支撑。 本段落探讨了模糊粗糙集的稳定约简方法，并提出了一种应对数据扰动影响的方法。此方法首先对所有样本进行多次聚类以生成多个边界样本集合；接着融合每个属性的重要性，最后选择重要度较高的属性加入到最终的简化集中。 基于这一方案的研究表明，在面对不确定性和数据变化时，该稳定约简法不仅提高了求解过程的时间效率和稳定性，还增强了根据简化结果分类性能的可靠性。文中详细介绍了粗糙集理论、模糊环境中的处理方法以及如何通过集成策略来选择关键属性，并最终优化了数据分析的过程。 此外，文章中提到的数据聚类技术是生成边界样本集合的关键步骤；而时间效率则是评价此方法的重要指标之一。这些概念共同构成了一个框架，旨在增强数据扰动下的稳定性与准确性，从而提升整体的分析效果和应用范围。
     
  • 基于TS模型的模糊神经网络方法
    优质
    本研究提出了一种结合时间序列(TS)模型与模糊逻辑及人工神经网络的创新方法，旨在提升预测精度和系统鲁棒性。 本段落探讨了基于TS模型的模糊神经网络的构建方法、仿真过程及其应用。文章详细介绍了如何利用该模型进行系统建模，并通过仿真实验验证其有效性和适用性，最后讨论了该技术在实际问题中的具体应用场景。