[发明专利]基于深度随机森林的指令脆弱性预测方法及系统有效
| 申请号： | 201911248246.X | 申请日： | 2019-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN111159011B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 顾晶晶;柳塍;晏祖佳 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 马鲁晋 |
| 地址： | 210000*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度随机森林的指令脆弱性预测方法及系统，方法包括：提取各条程序指令与指令脆弱性相关的指令特征信息，生成表征指令脆弱性的指令特征向量；对训练程序进行故障注入，获取各条程序指令脆弱性值；结合指令特征向量和指令脆弱性值，生成指令脆弱性样本数据集；通过滑动窗口对指令脆弱性样本数据集进行滑动采样，生成拓展样本数据集；构建并训练基于深度随机森林的指令脆弱性预测模型；提取待预测目标程序的指令特征向量，并结合指令脆弱性预测模型实现待预测目标程序的指令脆弱性预测。系统用于实现上述方法。本发明预测准确率高，对样本集需求低，所需人工调整工作少，可有效应用于程序受到瞬时故障影响后指令脆弱性的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 随机 森林 指令 脆弱 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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