[发明专利]基于代码突变的FPGA在线故障注入方法

说明书

基于代码突变的FPG在线故障注入方法，涉及计算机应用技术领域，为解决现有技术中用户不能够自由选择自己关注的故障进行注入，以衡量目标系统的可靠性的问题，包括以下步骤：步骤一：首先扫描代码，对VHDL系统进行数学建模；步骤二：根据用户选择的故障注入位置，注入文件配置，对信号进行修改，生成注入单元；步骤三：根据用户的选择生成故障注入参数；步骤四：对步骤三中生成的故障注入参数进行解析，并写入参数寄存器中；步骤五：通过宿主机的控制，在FPGA目标系统运行时完成故障注入单元的激活。本发明通过故障注入推荐功能，有效的缩小了故障注入位置的集合，可以有效的提高故障注入的效率。

技术领域

本发明涉及计算机应用技术领域，具体为一种基于代码突变的FPGA在线故障注入方法。

背景技术

FPGA(Field－Programmable Gate Array)，即现场可编程门阵列，它是建立于PAL、GAL、CPLD等可编程逻辑器件的发展，产生的一种在专用集成电路的领域中的一种半定制电路。

随着计算机系统和工业制造，服务的关系日益密切，对于FPGA系统的真实可靠度衡量和测评越来越重要，而系统可信性的测评方法，主要有：解析模型法，测量法，基准程序法，而在这些方法中，可信性基准程序法因为灵活方便，廉价有效的特点而受到欢迎，采用合适的故障注入技术，正是可信性基准程序法的关键。

故障注入按照选定的故障模式，采用注入策略将故障引入目标系统当中，通过观察和分析系统在被注入故障情况下的行为，提供所需的评价结果。在故障注入技术中，基于模拟实现的故障注入，利用对FPGA进行抽象建模的形式化语言，采用程序或脚本，在系统仿真工程中控制故障注入的全过程，避免额外的硬件花费，具有更大的灵活性。因此近年来受到越来越多的研究人员的青睐。

近些年，为了更好地模拟故障发生的真实情况，故障注入工具开始支持更丰富的故障模式和缩小故障注入引起对于目标系统的改变。而且为了能更加有效的观察系统在故障注入期间的行为，使模拟故障注入工具可以在系统运行时在线注入。实验中选择的故障模型如果能够近似或尽可能覆盖目标系统在实际运行的过程中所可能产生的故障，将大大提高故障注入试验的结果精确度。早期的故障注入实验一般采用简单的随机抽样，但是其结果可能与真实情况偏差过大，无法得出很好的故障注入结果。也有多级抽样，分层抽样等抽样技术被引入故障注入的模式选择中。然而在一般情况下，目标系统的故障集十分庞大，采用抽样故障注入的方式将消耗大量的空间资源和时间资源。

发明内容

本发明的目的是：针对现有技术中用户不能够自由选择自己关注的故障进行注入，以衡量目标系统的可靠性的问题，提出一种基于代码突变的FPGA在线故障注入方法。

本发明为了解决上述技术问题采取的技术方案是：基于代码突变的FPGA在线故障注入方法，包括以下步骤：

步骤一：首先扫描代码，对VHDL系统进行数学建模；

步骤二：根据用户选择的故障注入位置，注入文件配置，对信号进行修改，生成注入单元；

步骤三：根据用户的选择生成故障注入参数；

步骤四：对步骤三中生成的故障注入参数进行解析，并写入参数寄存器中；

步骤五：通过宿主机的控制，在FPGA目标系统运行时完成故障注入单元的激活。

进一步的，所述步骤二中故障注入位置通过目标系统的语法树实现。

进一步的，所述步骤一的详细步骤为：

步骤一一：对VHDL代码文件进行代码规范；

步骤一二：读取VHDL代码中的关键字列表，使用基础关键字进行代码分段；

步骤一三：判定是否扫描完所有关键字，若是，结束，如否，则执行步骤一四；