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公开(公告)号：CN112051986B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010872148.X
申请日：2020-08-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F8/20 , G06F16/31 , G06F16/33 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06F16/951
Abstract: 本发明公开一种基于开源知识的代码搜索推荐装置及方法。本发明的装置包括代码片段生成模块、代码特征提取模块、文本预处理模块和代码搜索模块。本发明的方法的步骤为：生成代码片段库；提取代码片段文本特征；生成代码片段主题特征；生成代码片段结构特征；生成代码片段开发特征；建立搜索索引；查询语句文本预处理；代码特征与查询语句相似度计算；根据综合得分完成推荐。本发明利用开源知识构建代码特征度量体系，多角度提取代码片段特征，并利用相似度计算、加权计算方式获取代码片段的综合评分并完成代码搜索推荐，完善了代码度量角度，提高了代码搜索推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN114036516B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111257776.8
申请日：2021-10-27
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明涉及一种基于两阶段类比推理的未知敏感函数发现方法，包括对待检测的目标系统代码进行预处理，得到函数调用序列；根据函数调用序列，通过频繁模式挖掘，得到若干频繁函数对；利用函数调用序列训练得到的词向量模型，得到每个频繁函数对对应的嵌入向量；计算初始种子函数与每个频繁函数对之间的第一相似度，根据计算结果选取至少一个频繁函数对作为二次种子函数对；计算每个二次种子函数对与每个频繁函数对之间的第二相似度，根据计算结果得到每个二次种子函数对的潜在敏感函数对候选集；根据潜在敏感函数对候选集，合并去重后得到潜在敏感函数对集合。本方法，通过两阶段类比推理，能够逐步扩充种子函数对集合，发现更多潜在敏感函数对。
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公开(公告)号：CN113946438A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111032953.2
申请日：2021-09-03
Applicant: 西安电子科技大学 , 上海工业控制安全创新科技有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于容器整合的在线迁移调度方法、装置、设备和系统，获取多个节点分别对应的负载值，其中，节点对应的负载值用于指示从当前时间窗口起向前连续N个时间窗口对应的节点的负载情况，将每个节点的负载值输入至过载预测模型，分别得到每个节点的预测结果，预测结果用于指示节点在当前时间窗口的下一个时间窗口是否过载，过载预测模型包括卷积神经网络层和门控循环单元层，过载预测模型的训练样本包含监督型数据，将过载节点的待迁移容器迁移到目标节点，多个节点包括目标节点，过载节点的预测结果指示过载节点在当前时间窗口的下一个时间窗口过载。实现对容器云环境中资源的调度与分配，提高资源的利用率及能源效率。
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公开(公告)号：CN114138473A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111392824.4
申请日：2021-11-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于混合模式的弹性调度装置及方法，该方法包括：扫描当前容器集群的最大可用资源，其中所述可用资源包括计算资源和存储资源；对当前容器集群占用资源进行预测，确定下一时刻负载占用资源的增量以进行负载预调整；响应于所述增量为正且所述增量小于最大可用资源，则进行负载扩展，或者响应于所述增量为负，则进行负载释放；根据负载预调整策略进行弹性伸缩，其中所述弹性伸缩包括水平伸缩和垂直伸缩。本发明通过弹性调度策略能够在资源不足时及时增加资源，在资源过量时释放资源。并且考虑到资源利用率和成本问题，从不同的伸缩性调度策略中选取最合适的弹性伸缩方式，从而起到了资源的最优配置，极大的提升了系统的资源利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113946438B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202111032953.2
申请日：2021-09-03
Applicant: 西安电子科技大学 , 上海工业控制安全创新科技有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于容器整合的在线迁移调度方法、装置、设备和系统，获取多个节点分别对应的负载值，其中，节点对应的负载值用于指示从当前时间窗口起向前连续N个时间窗口对应的节点的负载情况，将每个节点的负载值输入至过载预测模型，分别得到每个节点的预测结果，预测结果用于指示节点在当前时间窗口的下一个时间窗口是否过载，过载预测模型包括卷积神经网络层和门控循环单元层，过载预测模型的训练样本包含监督型数据，将过载节点的待迁移容器迁移到目标节点，多个节点包括目标节点，过载节点的预测结果指示过载节点在当前时间窗口的下一个时间窗口过载。实现对容器云环境中资源的调度与分配，提高资源的利用率及能源效率。
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公开(公告)号：CN111949535B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202010811530.X
申请日：2020-08-13
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于开源社区知识的软件缺陷预测装置及方法，其装置包括开源社区知识采集模块、数据预处理模块、代码度量模块、缺陷预测模块、向量化模块、缺陷类型判别模块、结果输出模块。本发明的步骤包括：1、采集开源软件信息，2、生成缺陷预测数据集，3、构建BP神经网络，4、训练BP神经网络，5、构建LSTM神经网络，6、训练LSTM神经网络，7、软件缺陷预测。本发明分别构建并利用开源社区代码训练BP神经网络以及LSTM神经网络，先通过训练好的BP神经网络进行软件缺陷预测，若预测为有缺陷，再通过训练好的LSTM神经网络进一步进行软件缺陷类型预测，提高了代码缺陷预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN114036516A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111257776.8
申请日：2021-10-27
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明涉及一种基于两阶段类比推理的未知敏感函数发现方法，包括对待检测的目标系统代码进行预处理，得到函数调用序列；根据函数调用序列，通过频繁模式挖掘，得到若干频繁函数对；利用函数调用序列训练得到的词向量模型，得到每个频繁函数对对应的嵌入向量；计算初始种子函数与每个频繁函数对之间的第一相似度，根据计算结果选取至少一个频繁函数对作为二次种子函数对；计算每个二次种子函数对与每个频繁函数对之间的第二相似度，根据计算结果得到每个二次种子函数对的潜在敏感函数对候选集；根据潜在敏感函数对候选集，合并去重后得到潜在敏感函数对集合。本方法，通过两阶段类比推理，能够逐步扩充种子函数对集合，发现更多潜在敏感函数对。
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公开(公告)号：CN112051986A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010872148.X
申请日：2020-08-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F8/20 , G06F16/31 , G06F16/33 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06F16/951
Abstract: 本发明公开一种基于开源知识的代码搜索推荐装置及方法。本发明的装置包括代码片段生成模块、代码特征提取模块、文本预处理模块和代码搜索模块。本发明的方法的步骤为：生成代码片段库；提取代码片段文本特征；生成代码片段主题特征；生成代码片段结构特征；生成代码片段开发特征；建立搜索索引；查询语句文本预处理；代码特征与查询语句相似度计算；根据综合得分完成推荐。本发明利用开源知识构建代码特征度量体系，多角度提取代码片段特征，并利用相似度计算、加权计算方式获取代码片段的综合评分并完成代码搜索推荐，完善了代码度量角度，提高了代码搜索推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN111949535A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010811530.X
申请日：2020-08-13
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于开源社区知识的软件缺陷预测装置及方法，其装置包括开源社区知识采集模块、数据预处理模块、代码度量模块、缺陷预测模块、向量化模块、缺陷类型判别模块、结果输出模块。本发明的步骤包括：1、采集开源软件信息，2、生成缺陷预测数据集，3、构建BP神经网络，4、训练BP神经网络，5、构建LSTM神经网络，6、训练LSTM神经网络，7、软件缺陷预测。本发明分别构建并利用开源社区代码训练BP神经网络以及LSTM神经网络，先通过训练好的BP神经网络进行软件缺陷预测，若预测为有缺陷，再通过训练好的LSTM神经网络进一步进行软件缺陷类型预测，提高了代码缺陷预测结果的准确性。
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