面向变异分析的协议安全测试方法

在基于构造类别代数的协议描述上引入变异分析方法,由此提出了一种基于错误模型的协议安全测试方法.通过设计针对构造类别代数的变异算子,限制了协议中的错误集合;应用变异算子生成变异体集合,并消除其中的等价变异体;基于变异体构造安全测试例.同比研究表明,采用基于错误模型的变异分析方法,可以有效解决协议安全测试中忽视协议数据流处理过程、错误集合无限和缺少结果判断机制等问题,限定协议可能存在的错误集合,有利于测试的量化和评估,能够更有针对性地进行测试例构造和测试结果判断,提高测试能力.     

改进的乌鸦搜索算法在软件测试用例生成中的应用

在软件测试中,为了更有效地生成测试用例,提出了一种改进的乌鸦搜索算法应用于软件测试中生成不同的测试用例.该算法采用柯西变异算子来自动生成具有较高变异的测试数据集,利用相对误差作为适应度函数来选择较好的测试用例.柯西变异算子的引入可以防止算法陷入局部最优,进而增强了算法搜索的效率.实验结果表明,与其他启发式算法相比,该算...     

基于汤普森采样的模糊测试用例变异方法

模糊测试是漏洞分析技术中的一项代表性技术,其通过生成一组测试用例来测试程序,并在执行过程中观测异常,从而查找错误或识别安全漏洞.AFL是当前一款主流的开源模糊器,本文在分析AFL的基础上,针对测试用例变异环节的变异操作选择方法进行改进,提出了一种基于汤普森采样的模糊测试用例自动化变异方法,并实现了工具TPSFuzzer,支持对二进制程序进行模糊测试.其主要思想是通过将模糊测试中变异操作选择问题转化为多臂赌博机问题,结合汤普森采样优化算法,在特定程序上自适应地学习变异操作的概率分布;同时将硬件程序追踪机制与AFL相结合,以辅助进行路径信息获取和变异操作选择,从而提高AFL的测试效率和路径覆盖率.本文选取LAVA数据集和两个真实二进制程序作为测试集,通过与PTFuzzer的对比实验分析得出,TPSFuzzer可以产生更高的代码覆盖率和更好的测试效率.      

基于损失函数的单元测试用例自动化生成算法研究与实现

软件测试是软件开发过程中最为耗时的阶段之一.通过自动执行大量的测试用例,可以高效、及时地发现软件程序中潜在的错误,这是提高大中型软件开发质量的重要技术发展趋势.目前较多的元启发式优化算法已经能够实现测试用例的自动生成,但测试效率较低且开销较大,所以如何使得生成的测试用例在数量较少的情况下覆盖尽可能多的目标,就成为自动化测试用例生成中的核心技术问题.本文提出一种基于损失函数的单元测试用例自动化生成算法(LFGA),在遗传算法的执行过程中,根据测试用例种群的路径覆盖情况,动态改变后续种群的分布,保证整体数据分布的平衡性.并利用分支信息优化自适应交叉变异算子,自动生成规模尽可能小且高覆盖的有效测试用例集.实验结果表明,相比于已有的自动生成测试用例方法,较好地解决了传统模型中初值依赖、收敛早熟、局部寻优能力滞后等缺陷,保证了生成的测试用例平均覆盖率达到95%,提升了搜索效率及数据使用效率.     

基于变异技术的第三方构件安全性测试系统

针对基于变异技术的第三方COM(component object model)构件安全性异常的自动检测问题,设计实现了一个第三方构件安全性测试原型系统TCSTS(third-party component security testing system).TCSTS系统的主要功能模块有构件接口分析模块、参数变异测试模块、条件变异测试模块、状态变异测试模块和安全分析模块.构件接口分析模块能分析得到被测试构件的接口方法和参数信息;在参数变异测试模块中,采用参数变异测试用例生成算法生成参数变异值集合进行变异测试;在条件变异测试模块中,生成违背前置条件的测试用例并结合后置条件检测条件语句中是否存在安全漏洞;在状态变异测试模块中,基于行为冲突算法和条件冲突算法变异可扩展有穷状态机以生成冲突序列,进而参照变异前序列进行安全性测试,最终通过安全分析模块生成测试报告.试验结果表明:所设计实现的TCSTS原型系统具有自动化程度高、操作简单以及测试效果较好的特点;TCSTS对异常序列的检测率达到了20%以上,表明TCSTS能够较好地对构件中状态相关的安全漏洞进行检测.     

基于改进遗传算法的接口测试数据集的生成方法

针对用电信息采集统一接口平台需要大量包含足够测试用例占比的测试数据这一难题,提出基于改进遗传算法的用电信息采集系统统一接口平台测试数据集的生成方法;在对原始数据预处理的基础上,采用基于相似度的交叉算子对原始群体扩充,使用提出基于群体趋势不变的染色体变异算法,在保持群体数据集特性的情况下增大测试用例占比,从而形成测试数据的自动生成方法;应用该测试数据集生成方法,基于某省级电力公司2016年7—9月300万个典型用电客户用电数据进行数据集生成实验,利用熵原理比较无变异因子、插值法变异和改进遗传算法分别生成的测试数据与原始数据的重合度。结果表明,改进遗传算法生成的测试数据集,具有同用电信息采集系统采集数据相同的属性和属性值分布以及类似的属性关联关系,能够满足测试用例需求。     

面向测试用例生成的集合进化算法实现

基于集合进化优化方法,实现新的测试用例生成方法.实现的算法中,一个个体包含多个测试用例,一次运行该算法能够生成满足测试需求的测试用例集.实验结果表明,将实现的方法用于具体程序能够生成覆盖所有分支的测试用例集.     

基于OPTICS算法的变异体约简技术

为了降低变异测试的计算代价,提出了一种基于OPTICS算法的变异体约简方法。首先利用OPTICS算法对变异体进行聚类,让相似的变异体在同一类簇中,然后从每个类簇中随机选取一个变异体作为代表,与其余离散的变异体组成新的变异体集合,从而达到约简变异体数量的目的。为了验证算法的效果,选择一组常用的被测程序进行实验,并和K-means算法进行比较。实验结果表明,该方法在不降低变异充分度的情况下取得了良好的约简效果,有效地减少了变异体的数量,从而降低了变异测试所产生的计算代价。     

一种新的缩减测试用例集的算法

提出了一种基于变异因子的蚁群算法用于测试用例集的缩减.该方法是在基本蚁群算法的基础上通过引入遗传算法的变异因子增加搜索的随机性、快速性和全局收敛性来克服早熟停滞的缺陷.实验结果表明,该方法有助于获得规模较小的测试用例集,能有效降低回归测试的成本.     

一种新的布尔规格测试用例生成算法

为提高布尔规格测试用例生成的效率,对常用的循环赋值方法进行了改进,将检测条件转换为类似合取范式(CNF)的表达式并对各子表达式进行了循环赋值.针对布尔表达式中文字否定错误(LNF)及文字引用错误(LRF)等2种类型的变异,该方法从语法树中发生变异的叶结点处进行回溯,将检测条件分解成子表达式,并分别对各子表达式进行循环从而生成其可满足赋值,最后将上述赋值组合形成测试用例.实验数据显示:该方法有效地减少了测试用例生成时所需的循环赋值次数,且测试用例生成时间的缩减与循环次数的减少呈近似线性关系;相对LNF,该方法对LRF时间的缩减更为明显.研究表明检测条件的分解循环能有效降低总循环次数,从而提高了测试用例的生成效率.     

一种改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法早熟收敛现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法将模拟退火算法的"上山性"引入粒子群算法中,同时为了增加种群的多样性,将交叉和变异算子也结合进去,形成了一种新的改进粒子群算法.比较了高斯变异和柯西变异这两种变异算子对改进算法的影响.改进算法对典型函数的优化计算结果表明,与基本粒子群算法相比,改进算法能够更加快速有效的收敛到全局最优解,而且采用柯西变异算子的改进算法的效果比采用高斯变异算子的效果要好.     

好氧反硝化菌的物理诱变法育种研究

以实验室SBR反应器分离出的好氧反硝化菌(WXZ-9)为原始菌株,分别用微波和紫外线诱变.通过反硝化性能测定筛选得到的正突变体WXZ-9-8号,96 h后的TIN去除率达到67.20%,比出发菌株WXZ-9号菌提高了7.07%,NO3--N去除率在24 h达到100%;WXZ-9-8号突变体的最大亚硝基氮还原速率达到52.89 mgNO2--N.L-1.d-1,比WXZ-9号菌株高6.90mgNO2--N.L-1.d-1.结果表明:WXZ-9-8号突变体具有更好的亚硝基氮还原酶的活性,并且比出发菌株有更好的生长适应性.     

桉木虱种群突变模型的研究

桉木虱受温度影响下的种群动态突变模型为抛物线形。受温度和雨量综合因子作用下的种群动态为椭圆形。温度、雨量是影响桉木虱种群突变的主导因子：使用突变强度（ｉ为控制变量ｎ＝１，２，３，…）对临界线和区域进行确定。     

变异策略动态构建的模糊测试数据生成方法

模糊测试中随机变异生成的测试数据破坏了目标程序的输入规范,导致测试数据无法通过验证,造成代码覆盖率低.针对这一问题,提出了一种变异策略动态构建的模糊测试数据生成方法,该方法利用插桩执行的反馈信息动态构建控制变异策略和关键字变异策略,指导模糊器变异出高覆盖率的测试数据.实验结果表明,与随机变异相比,该方法平均使代码分支覆盖率提高了约40%;该方法能够有效提高模糊测试的效率,具有较强的实用价值.      

线粒体病的分子生物学机制

线粒体病是一种少见的能量代谢病,病情复杂多样,从单一组织损伤或无明显临床症状到多系统发病乃致患者早期死亡,在临床上容易误诊或漏诊,甚至延误治疗.由于线粒体的结构与功能受核基闪组(nDNA)与线粒体基冈组(mtDNA)双重调控,其中大多数线粒体酶、结构蛋白和各种蛋白因子由nDNA编码,因而多数原发性线粒体病是nDNA突变...     

增加搜索能力的多目标进化算法

提出了一种增加搜索能力的多目标进化算法。该算法是针对如何收敛到真正的Pareto最优集进行处理的。在自适应变异步长进化策略的基础上,引入变异率的概念,使得该算法在进化前能进行全局搜索,而在进化后期进行局部调节,使得算法能够快速的收敛到真正的Pareto最优集。仿真实验表明该算法的有效性。     

类胡萝卜素产生菌Hm68的诱变和选育

类胡萝卜素产生菌Ｈｍ６８的诱变和选育陈敏（生物系）摘要本文初步研究了类胡萝卜素高产菌株的选育方法。通过用亚硝基胍（ＮＴＧ）处理出发菌株Ｈｍ６８的细胞，经筛选得到一株变异株Ｈｍ６８－５，色素产率达到７３０μｇ／ｇ，较出发菌株提高３０％．关键词诱变，类...     

D-核糖生产菌的紫外诱变表征及工艺

确定合适的诱变剂量是D-核糖生产菌紫外诱变育种的一个重要原则，用正突变率作为评价指标无法确定最适诱变剂量，为此提出新的评价指标——平均正突变幅度，给出了其定义及计算方法，并将其应用于D-核糖生产菌的紫外诱变中，得到在15W紫外灯和距离25cm条件下不同照射时间的平均正突变幅度，并结合致死率曲线确定20s为最佳紫外照射时间。     

一种自适应混合纵向多变异粒子群算法

为克服标准粒子群算法搜索后期收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,通过引进自适应惯性权重因子平衡标准粒子群优化算法的全局搜索和局部改良能力,同时设计了均匀分布变异和高斯分布变异相结合的粒子群混合纵向多变异策略,来提高算法摆脱局部极值和局部寻优的能力.根据提出的改进算法流程,针对公认的Sphere,Rastrigin,Griewank和Salomon四种标准测试函数进行了收敛精度和收敛速度的测试.测试结果表明,在标准粒子群、自适应权重粒子群、自适应变异粒子群和自适应混合多变异粒子群4种算法中,提出的新算法具有最好的全局最优值搜索能力和最稳定的全局收敛特性,且在提高收敛速度的同时,有效地避免了早熟收敛问题.     

Applying genetic algorithms to the study of protein mutation theory

Genetic algorithms were applied to the study of simulation of protein mutation carried out on two_dimensional lattice model; to the study of effects of single mutation and double mutation on protein folding and protein structure stability. It is found that in two_dimensional lattice models, replacement of inner core hydrophobic residue by hydrophilic residue will result in reduction of protein stability; at the same time the number of residues of protein surface relatively grows with increase of protein chain length; and most mutations occur in residues of protein surface, these mutations are all neutral and have no effects on protein natural structure. The two mutations of double mutation are interactive and related to each other.