基于EFSM模型的测试与错误诊断

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61070039
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    36.0万
  • 负责人：
    张健
  • 依托单位：
    中国科学院软件研究所
  • 学科分类：
    F0203.软件理论、软件工程与服务
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

测试与错误诊断是系统开发过程中两个直接关联的重要环节，是保证被测系统正确运行不可缺少的技术手段。基于EFSM模型的测试可以在利用EFSM模型良好描述能力优势的同时，通过形式化方法提高测试的错误覆盖率。然而，从软件代码中抽取EFSM模型的已有技术仍然存在一些不足，与基于EFSM模型的测试相适应的错误诊断尚无具有良好错误定位能力的方法。本课题拟针对上述问题，研究基于EFSM模型的分析测试与错误诊断技术。拟研究的内容包括，如何根据特定的错误类型和分析策略，从源代码中抽取合适的模型；如何根据模型生成高覆盖率的测试用例集，找出其中的性能瓶颈。在基于EFSM模型的准确性错误诊断方面，采用分层诊断策略，将错误诊断分为EFSM模型本身的错误发现及诊断和EFSM模型实现错误诊断两个层次，以提高错误诊断的整体错误定位能力。

结项摘要

测试与错误诊断是系统开发过程中两个直接关联的重要环节，是保证软件系统正确运行不可缺少的技术手段。本项目研究了基于EFSM模型的测试、程序精态分析以及组合测试和相关的错误诊断技术。取得的主要成果包括：针对C程序分析，提出了一种更细致的状态转移模型，它能更精确地刻画程序在内存分配和使用等方面的行为，以便有效地发现内存泄露等错误；针对安卓应用软件资源泄露问题，给出了一种轻量级的静态分析方法；在基于有限状态机模型的测试方面，提出了一种基于组区分的扩展UIO序列生成方法；利用伪布尔优化问题的求解技术，提出了高效率的组合测试数据（覆盖表CA）生成技术；提出一种适应性组合测试方法，根据前面的测试结果，不断地添加新的测试用例，最终将导致失败的原因找出来；还提出了一种新的基于伪布尔优化技术的组合错误定位方法。

项目成果

期刊论文数量（9）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（10）
专利数量（0）
A study on the extended unique input/output sequence
扩展唯一输入/输出序列的研究
  • DOI：
    10.1016/j.ins.2012.03.007
  • 发表时间：
    2012-10
  • 期刊：
    Information Sciences
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    张新常
  • 通讯作者：
    张新常
Model Checking and Verification of the Internet Payment System with SPIN
SPIN互联网支付系统模型检查与验证
  • DOI：
    10.4304/jsw.7.9.1941-1949
  • 发表时间：
    2012-01
  • 期刊：
    Journal of Software
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wei Zhang
  • 通讯作者：
    Wei Zhang
A DFSM-based Protocol Conformance Testing and Diagnosing Method
一种基于DFSM的协议一致性测试与诊断方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    Informatica
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    张新常;杨美红;Guanggang GENG;Wanming LUO
  • 通讯作者：
    Wanming LUO
A Case Study of Model Checking Retail Banking System with SPIN
利用SPIN对零售银行系统进行模型检验的案例研究
  • DOI：
    10.4304/jcp.7.10.2503-2510
  • 发表时间：
    2012-01
  • 期刊：
    Journal of Computers
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    史慧玲
  • 通讯作者：
    史慧玲
A loss recovery approach for reliable application layer multicast
一种可靠的应用层组播丢失恢复方法
  • DOI：
    10.1016/j.jss.2012.01.021
  • 发表时间：
    2012-05
  • 期刊：
    Journal of Systems and Software
  • 影响因子：
    3.5
  • 作者：
    张新常
  • 通讯作者：
    张新常

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  • 作者：
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  • 期刊：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    林璋
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    张积仁

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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