专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于最小集合覆盖的模糊测试方法和装置-CN202010790762.1有效
  • 胡昌振;马锐;王夏菁;王雪霏;李斌斌 - 北京理工大学
  • 2020-08-07 - 2023-04-07 - G06F11/36
  • 本发明公开了一种基于最小集合覆盖的模糊测试方法和装置,该方法利用深度神经网络为目标二进制程序产生测试用例集,并加入测试用例队列;利用最小集合覆盖理论,从所述测试用例队列中筛选出具有最大化路径覆盖率且测试用例数量最少的最小用例集合,以减少执行效果相同的重复测试用例的数量;以设定的一个或一个以上的测试用例选择标准,对所述最小用例集合中的测试用例进行排序,选择最优测试用例进行后续变异,继而实现模糊测试;将模糊测试过程中产生的有效测试用例加入深度神经网络测试用例训练集,离线地指导深度神经网络进行优化训练。使用本发明能够获得更小测试用例集以及更有效的测试用例,可以针对目标二进制程序进行有效地漏洞检测。
  • 一种基于最小集合覆盖模糊测试方法装置
  • [发明专利]基于粒子群和多标准的模糊测试用例选择方法和装置-CN202010791547.3有效
  • 胡昌振;王夏菁;马锐;蒋瑾蔓;王雪霏 - 北京理工大学
  • 2020-08-07 - 2022-11-11 - G06F11/36
  • 本发明公开了一种基于粒子群和多标准的模糊测试用例选择方法和装置,可以针对目标二进制程序进行有效地漏洞检测。该方法以测试用例作为粒子,采用粒子群优化算法选择综合最优的测试用例作为下一轮待变异的测试用例;在粒子群优化过程中,利用选取的多个测试用例选择标准确定每个测试用例i的综合潜质,将粒子测试用例i在所有迭代中综合潜质的最大值作为个体最优解,将目前已执行的所有迭代中所有测试用例中综合潜质的最大值作为群体最优解,根据个体最优解和群体最优解进行粒子群优化,获得最优粒子作为待变异测试用例;并且利用测试用例的潜在价值和预期覆盖率动态地为所述待变异测试用例确定变异能量。
  • 基于粒子标准模糊测试选择方法装置
  • [发明专利]基于在线式增量学习的模糊测试用例选择方法和装置-CN202010791542.0有效
  • 马锐;李斌斌;贺金媛;王雪霏;王夏菁 - 北京理工大学
  • 2020-08-07 - 2022-08-19 - G06F11/36
  • 本发明公开了一种基于在线式增量学习的模糊测试用例选择方法和装置。该方法以测试用例特征作为输入,测试用例质量评分作为输出组成训练样本;该测试用例特征包括测试用例自身特征、模糊测试执行特征、模糊测试执行效果特征和硬件程序追踪得到的指令特征;利用模糊测试变异且执行过的初始测试用例构建训练样本集,对在线式增量学习模型进行训练;获取候选测试用例的所述测试用例特征输入在线式增量学习模型,获得预测的测试用例质量评分,选取质量最优测试用例进行模糊测试;将所述候选测试用例的测试用例特征及为其预测的测试用例质量评分组成新训练样本,加入到在线式增量学习模型的训练样本集中以优化模型。使用本发明能够提高模糊测试效率。
  • 基于在线增量学习模糊测试选择方法装置

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