基于云计算与动态符号执行的大型软件自动化测试研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61402080
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    27.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0203.软件理论、软件工程与服务
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Testing for large-scale software has received significant importance from academe and industry both in China and abroad. In recent years, for its strong and automated analysis, dynamic symbolic execution (DSE) becomes the research hotspot of automated software testing. However, path explosion is the core issue which limits the scalability of DSE. Consequently, DSE cannot handle large-scale software. Taking advantages of computing scale, parallelization and high scalability etc, cloud computing provides a novel methodology to relieve path explosion. This project researches cloud-computing-based parallel DSE algorithm and its related optimizations from three aspects. Firstly, we will research the allocation and storage of program variables, as well as memory reorganization to track the propagation of symbols. We plan to lower the time complexity of tracking from log(2n) to constant. Secondly, we will parallelize DSE based on mapreduce programing model and then optimize the transitions of subtasks. Thirdly, we plan to research coordination of the global objective for task and the local objectives for working nodes. Then we will design demand-driven global cache algorithm, which takes advantage of the distributed file storage inherited from cloud computing. This project has important significance in solving path explosion and promoting the application of DSE in large-scale software testing.
大型软件的自动化测试一直受到国内外学术界和工业界的极大重视。动态符号执行因强大的分析能力与自动化的分析方式,近年来成为了该领域的研究热点。但是,路径爆炸问题严重影响了该技术的可扩展性,导致无法处理大型软件,是该技术面临的核心问题。云计算在计算规模、并行化和高可扩展性等上的优势,为解决该问题提供了全新的切入点。本项目从三个方面研究基于云计算的并行动态符号执行算法及优化:一、深入分析程序变量的分配和存储方式,研究一种内存重组织方法以跟踪符号传播,将时间复杂度从log(2n)降至常数级;二、基于云计算的mapreduce编程模型研究动态符号执行的并行化算法,并提出一种优化的子任务迁移方法;三、研究全局任务目标与局部节点目标的一致性协调方法,并利用云计算的分布式文件存储机制,设计一种需求驱动的全局缓存算法。本项目的研究对解决路径爆炸问题,推动动态符号执行在大型软件自动化测试领域的应用具有重要意义。

结项摘要

软件测试是保障软件可靠性和安全性的主要方法。为提高软件测试效率,自动化的测试方法受到了国内外学术界和工业界的极大重视。近10年来,动态符号执行成为了软件自动化测试领域的研究热点。然而,路径爆炸问题是动态符号执行面临的最主要难题之一,它严重的制约了动态符号执行的可伸缩性,导致其无法处理大型软件。鉴于近年来云计算的快速发展及其使用成本的大幅下降,本项目研究基于云计算的并行动态符号执行算法及多种优化方法,旨在缓解路径爆炸问题,具有重要的理论和应用意义。本项目的研究主要针对三个方面:一、深入分析程序变量的分配和存储方式,研究内存重组织方法以跟踪符号传播,将时间复杂度从log(2n)降至常数级;二、基于云计算的mapreduce编程模型研究动态符号执行的并行化,并提出优化的子任务迁移方法;三、研究任务全局目标与工作节点局部目标的一致性协调方法,并利用云计算的分布式文件存储机制,设计需求驱动的全局缓存算法。.我们的研究结果表明,基于mapreduce的云计算框架对动态符号执行进行并行化是可行的,除了在可扩展性方面表现良好,我们的方法还表现出对计算资源变动的弹性以及对节点失效的鲁棒性。

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(8)
专利数量(39)
基于流相似性的两阶段P2P僵尸网络检测方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    电子科技大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    牛伟纳;张小松;孙恩博;杨国武;赵凌园
  • 通讯作者:
    赵凌园
System-level attacks against android by exploiting asynchronous programming
利用异步编程对android进行系统级攻击
  • DOI:
    10.1007/s11219-017-9374-6
  • 发表时间:
    2017-05
  • 期刊:
    Software Quality Journal
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Ting Chen;Xiaoqi Li;Xiapu Luo;Xiaosong Zhang
  • 通讯作者:
    Xiaosong Zhang
Method for APT Prediction Based on Tree Structure
基于树结构的APT预测方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of University of Electronic Science and Technology of China
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张小松;牛伟纳;杨国武;卓中流;吕凤毛
  • 通讯作者:
    吕凤毛
A survey on the security of blockchain systems
区块链系统安全性调查
  • DOI:
    10.1016/j.future.2017.08.020
  • 发表时间:
    2020-06-01
  • 期刊:
    FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS-THE INTERNATIONAL JOURNAL OF ESCIENCE
  • 影响因子:
    7.5
  • 作者:
    Li, Xiaoqi;Jiang, Peng;Wen, Qiaoyan
  • 通讯作者:
    Wen, Qiaoyan

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其他文献

竖直壁面贴附式送风模式气流组织特性及其影响因素分析
  • DOI:
    10.13614/j.cnki.11-1962/tu.2016.08.06
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    建筑科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    尹海国;陈厅;孙翼翔;李安桂
  • 通讯作者:
    李安桂
圆柱贴附置换通风气流组织设计原理及方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    建筑环境与能源
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    尹海国;吴瑞;陈厅;孙翼翔;李安桂
  • 通讯作者:
    李安桂
基于方柱面贴附空气幕式送风模式气流组织特性研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    暖通空调
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    尹海国;陈厅;刘志永;孙翼翔;李安桂
  • 通讯作者:
    李安桂
DeFi安全:攻击、检测与防御初探
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    广州大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    罗瑞杰;王炳森;宋书玮;姜人楷;罗丰;林煌坤;张小松;陈厅
  • 通讯作者:
    陈厅
方型柱面贴附置换通风模式影响因素分析
  • DOI:
    10.15986/j.1006-7930.2016.04.022
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    西安建筑科技大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    尹海国;李安桂;刘志永;孙翼翔;陈厅
  • 通讯作者:
    陈厅

其他文献

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陈厅的其他基金

智能合约逻辑缺陷发现与防护方法
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  • 批准年份:
    2023
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    232 万元
  • 项目类别:
    重点项目
面向智能合约的并行随机超级优化及运行时窥孔优化方法
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  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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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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