改进的SAMPSO的软件测试数据自动生成

针对软件测试数据的自动生成提出了一种简化的自适应变异的粒子群算法（SAMPSO）。该算法在运行过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,变异操作增强了粒子群优化算法前期全局搜索能力,去掉了粒子群优化（PSO）算法中进化方程的粒子速度项,仅由粒子位置控制进化过程,避免了由粒子速度项引起的粒子发散而导致后期收敛变慢和精度低问题。实验结果表明该算法在测试数据的自动生成上优于基本的粒子群算法,提高了效率。     

乳糖酶水解生产低乳糖牛乳工艺的优化

研究低乳糖牛乳的生产条件.通过单因素分析和正交试验对牛乳的水解条件进行优化.结果表明,在加酶量2 500 U/L、水解温度40℃、水解2h时牛乳中乳糖水解效果最佳,水解率达到74.5％.     

基于系统漏洞的攻击场景构建

在分析基于攻击前提和后果关联方法的基础上,提出了一种基于系统漏洞和报警相关度的攻击场景构建方法。它不仅能够利用系统漏洞信息验证报警的可靠性,排除误报,而且能够通过报警之间的相关度关联多跳攻击过程。实验结果表明,此方法能够有效地减少误报和漏报,从而有助于构建更加真实完整的攻击场景。     

方正小样文件的目录生成

方正、华光中的标题是用BT来表示的,BT1,BT2,BT3…分别表示一级、二级、三级……标题,只要检索到BT,则BT后面的内容即为标题。如果标题太长,则用〖BT(〗……〖BT)〗来把标题括起来,所以在检索到〖BT(〗后,还要继续检索〖BT)〗,要把这中间的内容全写出来,才是一个完整的标题。在运行下列程序前,首先在小样文件的每个一级、二     

怀疑度计算公式受偶然正确性影响理论分析

软件错误定位效率可能受诸多因素影响,如测试用例优先级排序、测试用例构成、测试用例覆盖率及偶然正确性测试用例等.主要关注偶然正确性对怀疑度计算公式错误定位效率的影响.为此,提出一个基于函数单调性的理论分析框架来证明30个经典怀疑度计算公式受偶然正确性影响的程度.偶然正确性对怀疑度计算公式影响是有益的理论探索.     

基于关系图卷积网络的源代码漏洞检测

软件安全的根源在于软件开发人员开发的源代码,但随着软件规模和复杂性不断提高,仅靠人工检测漏洞代价高昂且难以扩展,而现有的代码分析工具有较高的误报率与漏报率。为此,提出一种基于关系图卷积网络（RGCN）的自动化漏洞检测方法以进一步提高漏洞检测的精度。首先将程序源代码转换为包含语法、语义特征信息的CPG;然后使用RGCN对图结构进行表示学习;最后训练神经网络模型预测程序源代码中的漏洞。为验证所提方法的有效性,在真实的软件漏洞样本上开展了实验验证,结果表明所提方法的漏洞检测结果的召回率和F1值分别达到了80.27%和63.78%。与Flawfinder、VulDeepecker和基于图卷积网络（GCN）的同类方法相比,所提方法的F1值分别提高了182%、12%和55%,可见所提方法能有效提高漏洞检测能力。     

一种基于Kalman滤波和粒子群优化的测试数据生成方法

为减少进化代数,提高路径覆盖成功率,提出了多邻域Kalman滤波PSO测试数据生成方法.在该方法中将粒子固定划分到不同邻域中,各邻域内指定一个粒子向全局最优粒子学习,其余各粒子向所在邻域中最优粒子学习,而全局最优粒子利用无速度项的简化PSO进化.在此过程中,除全局最优粒子外的各粒子利用Kalman滤波方程更新粒子的位置.实验表明,相较于基本PSO和其他PSO方法,即使是覆盖困难的路径,本文方法也具有进化代数少、路径覆盖成功率高及性能稳定的特点.     

考虑实时栈信息的静态切片工具

为了提高静态切片精度,本文结合程序抛出异常时产生的堆栈追踪信息进行程序执行轨迹的推测,找出那些确定没有执行的方法或语句,设计并实现考虑实时栈信息的Java程序静态切片工具.实验结果表明,该切片工具进一步减少搜索空间,可以提高普通静态切片方法的精度和效率.     

一种基于动态依赖关系的类集成测试方法

类间集成测试是面向对象软件测试的重要组成部分,合适的测试顺序能够极大地节省测试成本.类间依赖关系构成环路的情况下,需要删除某些依赖关系以消除环路,同时需要引进测试桩.忽略类间动态依赖关系导致测试桩的数目不足,难以完成测试.文中提出一种基于动态依赖关系的类集成测试方法.首先分析了类之间的静态依赖和动态依赖关系;然后在保证...