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[发明专利]基于多反例的安全协议漏洞挖掘方法-CN201910475966.3有效
发明人：吴立军;张卫杰;李亚林 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-06-03 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了基于多反例的安全协议漏洞挖掘方法，包括以下步骤：S1、使用promela语言对需要验证的安全协议进行建模，并保存为.pml文件格式；S2、规约协议的安全性质，并以LTL形式表达；S3、通过查找反例的方式对安全协议进行验证；S4、消除相似反例：使用编辑距离法度量反例的权重序列，消除相似反例；随后使用对比攻击路径图的方法进一步消除相似反例；S5、使用统计方法对步骤S4剩余的反例集合进行处理。本发明在模型检测阶段引入权重概念，进一步对比反例中的权重序列，消除相似反例；在反例分析阶段利用统计方法来对大量冗长反例进行处理，使反例的分析过程更加自动化，提高安全协议分析的准确性和效率。
基于反例安全协议漏洞挖掘方法

[发明专利]应用于自动售卖机系统的基于模型检测的反例精化系统-CN201910676758.X有效
发明人：郭婧;刘尉 -专利权人：金陵科技学院
申请日： 2019-07-25 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了应用于自动售卖机系统的基于模型检测的反例精化系统，包含最短路径构建模块、最短路径事件处理模块、事件顺序检测模块、非最短路径事件处理模块，通过几个模块对反例集合的分类以及处理，使反例能够被分析事件本身以及事件之间顺序是否是待检测的性质在系统不成立的原因，并且需要精简反例集合，找出最短反例路径，并标注非最短反例路径与最短反例路径的不同，本发明提供的系统用于需要进行性质验证的系统，该系统经过模型检测产生不满足性质的反例路径集合，通过对反例路径集合的进一步处理能够将反例路径集合进一步精化
应用于自动售卖系统基于模型检测反例

[发明专利]一种生成测试用例的方法-CN201410274405.4在审
发明人：陆公正 -专利权人：苏州市职业大学
申请日： 2014-06-19 - 公布日： 2014-10-08 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提出了一种生成测试用例的方法，包括：a、构造待测软件的具体模型；b、对具体模型进行抽象以形成抽象模型；c、在抽象模型上生成抽象反例；d、判断具体模型中是否存在与抽象反例对应的具体反例；e、当具体模型中存在与抽象反例对应的具体反例时，则将抽象反例作为测试用例。本发明所提出的测试用例生成的方法，通过合并迁移以构成抽象模型，并优化抽象函数以减少伪反例，从而约简了测试用例集。
一种生成测试方法

[发明专利]一种反例引导的稀疏空间流模型检测方法及系统-CN202111316310.0在审
发明人：于银菠;刘家佳;徐源琪 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-11-08 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06F8/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种反例引导的稀疏空间流模型检测方法及系统，将待验证的C程序代码编译为LLVM中间代码；构建待验证程序的稀疏空间流模型；对模型进行变量抽象，执行显性值分析的模型检测算法检测抽象模型中是否存在反例；对反例进行可行性验证，判断反例路径在原始模型是否有效；通过反例信息引导模型基于插值的抽象细化及路径、上下文和字段敏感的强更新细化模型，再次进行模型检测；通过反例和反例路径上弱更新的存在与否判断程序是否违反安全属性本发明方法通过实现反例引导的稀疏空间流模型检测方法，能够准确、高效地分析C语言程序软件在符号层面和地址空间层面上的状态变化，实现安全形式化验证。
一种反例引导稀疏空间模型检测方法系统

[发明专利]一种歧义消除方法-CN201510345955.5在审
发明人：李直旭;李洋;杨强 -专利权人：苏州大学张家港工业技术研究院
申请日： 2015-06-19 - 公布日： 2015-10-21 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种歧义消除方法，包括：获取预设数量个实例，从中获取正例，并确定与正例对应的反例，反例不属于上述实例；获取正例对应的正例文档及反例对应的反例文档的全部属性值；根据每个属性值在正例文档中的出现规律及该属性值在反例文档中的出现规律确定与预设数量个实例最为匹配的最优消歧属性值，利用最优消歧属性值更新正例文档和反例文档后，通过循环执行获取最优消歧属性值的步骤，获取全部最优消歧属性值，利用全部最优消歧属性值进行检索以获取实例中缺少的属性值，而不是仅仅利用实例中已提供的属性值进行检索
一种歧义消除方法

[发明专利]一种基于属性聚合的知识图谱嵌入方法及其存储介质-CN201910220268.9有效
发明人：温秀秀;高原原;马超;康子路;谢海永;王亚珅;刘弋锋 -专利权人：中国电子科技集团公司信息科学研究院
申请日： 2019-03-22 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：一种基于属性聚合的知识图谱嵌入方法及其存储介质，该方法包括将知识图谱中的属性聚合并转化为实体；利用知识图谱中已经存在的三元组构成所有正例，形成正例训练数据集合O+，构造值域类反例和关系类反例，形成反例训练数据集合O‑，建立知识图谱嵌入目标函数，并利用上一步骤形成的训练数据求解目标函数。本发明通过属性聚合，将属性转化为实体，再进行知识图谱嵌入，防止了知识图谱嵌入结果中属性信息的丢失；采用基于关系值域的值域类反例构建方法，以及基于类型关系域的关系类反例构建方法，降低假反例出现的可能性，提高训练样本的质量
一种基于属性聚合知识图谱嵌入方法及其存储介质

[发明专利]一种基于模型检测的反例故障定位方法-CN202210583746.4在审
发明人：程实;詹广生;李治贤;王浩任;吴佳骏;高欣欣;于梦;文万志 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型检测的反例故障定位方法，主要用于解决使用声明性语言编写的模型中的故障定位问题，包括如下步骤：S1、定义有限状态机FSM规范，FSM规范定义两只类型的签名：State和FSM；S2、构建模型；S3、获取反例cex和满意实例sat：输入带有违反断言的模型，使用All Analyzer检查模型中的断言NoStopTransition获取反例ces；然后用sat求解器PSAT找到一个满足断言属性并尽可能接近反例ces的满意实例sat；S4、实例差异分析Diff Analyzer：确定反例cex和满意实例sat之间的关系和原子并对差异进行分析；S5、可疑表达式排序：计算布尔节点和关系节点的可疑分数分配给可疑表达式并进行排序本发明对实例之间的差异进行研究分析，进行反例定位，可以快速有效的对声明性模型进行故障定位。
一种基于模型检测反例故障定位方法

[发明专利]学习数据过滤-CN201780048808.9在审
发明人： R·辛格;S·古尔瓦尼;王新宇 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2017-08-02 - 公布日： 2019-04-02 - 主分类号： G06F17/24 文献下载
摘要：基于由用户提供的正例和反例来过滤诸如字符串的数据项，其中正例待被包括在结果集合中，而反例待被排除。对于每个例，过滤生成器确定该例满足的表达式集合。与正例对应的表达式被交集，并且从交集中减去与反例对应的表达式，以创建与每个正例一致并且与每个反例不一致的表达式集合。表达式可以被表示为有利于诸如交集和减法的运算的有向无环图。
过滤表达式集合交集有向无环图结果集合学习数据用户提供不一致生成器数据项减法减去运算创建

[发明专利]基于支持向量机的图像反馈方法及系统-CN201110449087.7有效
发明人：王向阳;李东明 -专利权人：辽宁师范大学
申请日： 2011-12-28 - 公布日： 2012-07-04 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：方法包括：提取图像库中每幅图像的底层视觉特征，将提取的底层视觉特征放入特征库；调取用户在图像库中选取的示例图像，利用特征库查找图像库中与该示例图像最相似的N幅图像；将N幅图像标记为正例图像和反例图像，形成正例图像集和反例图像集；对正例图像集和反例图像集进行扩展和更新后，将正例图像集和反例图像集中的图像放入支持向量机中进行训练，输出训练结果。解决了传统支持向量机由于训练样本少造成不稳定的问题、正例样本远远少于反例样本造成分类器最优超平面偏移的问题。
基于支持向量图像反馈方法系统

[发明专利]恶意用户检测方法及装置-CN201610080571.X在审
发明人：王有权;曹杰;潘迪;陶海成;朱桂祥 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2016-02-04 - 公布日： 2016-06-15 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：将各恶意用户注入到推荐系统中，生成正例数据集合，所述正例数据集合中的每个正例数据包括一组行为特征，一组行为特征构成一组向量；对多组向量进行离散化处理；根据离散化处理的结果，从推荐系统中的无标记用户中获取反例用户，生成反例数据集合；将正例数据集合和反例数据集合构成标记数据集，将无标记用户中获取反例用户后的剩余用户构成无标记数据集，根据标记数据集和无标记数据集，获取推荐系统中的恶意用户，从而检测到隐藏更深的恶意用户
恶意用户检测方法装置

[发明专利]接口自动化测试方法及存储介质-CN202111319150.5在审
发明人：罗建新;张荣荣;郑敏;张怀刚 -专利权人：福建正孚软件有限公司
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：对收集的测试用例进行存储，形成测试用例库，所谓测试用例库包括测试数据、断言规则、映射库；被测项目集成swagger并对外提供http服务，并接收测试用例正例并进行数据补全，所述数据补全为，根据断言规则对所述测试数据进行反例生成，存储生成的反例，所述正例或反例用于进行接口自动化测试。上述方案，能够在基于swagger框架中进行问价描述和脚本解析，并在对外提供服务接口的时候自动生成较多数量的反例，能够达到测试数据的全覆盖，提升了效率。
接口自动化测试方法存储介质

[发明专利]分类器的训练方法及装置、识别敏感图片的方法及装置-CN200810198788.6有效
发明人：付立波;王建宇;陈波 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2008-09-26 - 公布日： 2009-02-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供的敏感图片分类器的训练方法及装置，提取训练图片集的区域形状特征，测量区域形状特征在正例样本集、第一反例样本集和第二反例样本集中的分布特征；根据分布特征确定区域形状特征的可分性；将相对于第一反例样本集具有可分性的区域形状特征标注为第一特征组；将相对于第二反例样本集具有可分性的区域形状特征标注为第二特征组；通过第一特征组的特征训练获得第一分类器，通过第二特征组的特征训练获得第二分类器。
分类训练方法装置识别敏感图片

[发明专利]用于网络配置和故障排除的方法、系统、设备和介质-CN201880035329.8有效
发明人：卡蒂克·莫汉拉姆 -专利权人：思科技术公司
申请日： 2018-05-24 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： H04L41/0895 文献下载
摘要：描述了用于为网络意图的模型之间的对等失败生成反例的系统、方法、和计算机可读介质。获得与描述网络中的网络设备的操作和通信的网络意图的至少第一模型和第二模型之间的对等失败相对应的冲突规则的列表。至少部分地基于该逻辑异或生成与对等失败相对应的一个或多个反例，以使得给定的反例包括网络和分组条件，这些网络和分组条件使得第一冲突规则触发第一动作并使得第二冲突规则触发与第一动作不同的第二动作。在反例中标识更可能与对等失败相关联的热点字段。
用于网络配置故障排除方法系统设备介质

[发明专利]抽象模型中虚假路径的高效检测方法-CN201310129977.9有效
发明人：田聪;段振华;段钊 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2013-04-15 - 公布日： 2013-08-21 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种抽象模型中虚假路径的高效检测方法，所述方法具体是，在反例路径中，每个状态是不是失败状态，只与它的前驱状态和后继状态有关。本发明在检测无穷反例路径时，采用有限前缀分析的多项式比已有的算法短。同时，采用并发技术，能更快的找出失败状态；而且，本发明能更早找到隐藏在反例路径中的失败状态，实验结果显示，系统的规模越大，本发明提出的方法执行的效果越好。
抽象模型虚假路径高效检测方法

[发明专利]神经网络训练方法及装置、图像识别方法及装置和设备-CN202011483763.8有效
发明人：何天健;于佃海;王曦;吴志华;董大祥;马艳军 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供一种神经网络训练方法及装置、图像识别方法及装置、设备、介质和程序产品，涉及人工智能技术领域，具体涉及深度学习、计算机视觉技术领域，训练方法包括：获取多个第一样本图像，多个第一样本图像包括多个正例图像和多个反例图像，多个正例图像均与同一图像相关；响应于多个第一样本图像输入神经网络，获取神经网络所输出的分别与多个正例图像相应的第一特征向量和分别与多个反例图像相应的多个第二特征向量；计算每一个正例图像与多个反例图像中每一个的相似度；基于多个正例图像中每一个正例图像与多个反例图像分别相应的多个相似度的分布，计算分布损失值；至少基于分布损失值调整神经网络的参数。
神经网络训练方法装置图像识别设备

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