[發(fā)明專利]面向單粒子效應(yīng)的多層次軟加固方案多目標(biāo)優(yōu)化與評估方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011634239.6
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112800662B
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 莊毅;張子良;晏祖佳;顧晶晶
• 申請（專利權(quán)）人: 南京航空航天大學(xué)
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F111/06
• 代理公司: 南京理工大學(xué)專利中心 32203
• 代理人: 朱炳斐

1.一種面向單粒子效應(yīng)的多層次軟加固方案多目標(biāo)優(yōu)化與評估方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

步驟1，根據(jù)嵌入式系統(tǒng)不同層次的嵌入式軟件抗單粒子效應(yīng)的軟加固方案，提取進(jìn)程級、線程級、代碼級和指令級的軟加固方案的重要特征，構(gòu)建特征向量；

步驟2，將特征向量作為面向單粒子效應(yīng)的多層次軟加固方案的多目標(biāo)優(yōu)化輸入?yún)?shù)，建立面向單粒子效應(yīng)的多層次軟加固方案多目標(biāo)優(yōu)化模型，并進(jìn)行模型初始化；

步驟3，建立基于權(quán)重的多維度多層次效能評估模型，對軟加固方案的可靠性增加率與性能下降率評估值進(jìn)行計(jì)算，得到軟加固方案的效能評估值，將效能評估值作為多目標(biāo)優(yōu)化軟加固方案的適應(yīng)值；

步驟4，根據(jù)嵌入式系統(tǒng)軟件抗單粒子效應(yīng)軟加固條件約束及效能指標(biāo)，判斷當(dāng)前最優(yōu)軟加固方案的適應(yīng)值是否滿足該效能指標(biāo)要求，若適應(yīng)值不滿足效能指標(biāo)，則運(yùn)用粒子群算法，根據(jù)面向多層次軟加固的多目標(biāo)優(yōu)化方法，對軟加固方案進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化；否則執(zhí)行步驟5；

步驟5，停止優(yōu)化過程，得到滿足要求的最優(yōu)軟加固方案，即為上述步驟最終得到的加固實(shí)例的各分量的值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向單粒子效應(yīng)的多層次軟加固方案多目標(biāo)優(yōu)化與評估方法，其特征在于，步驟1中所述的進(jìn)程級、線程級、代碼級和指令級的軟加固方案的重要特征如下表1所示：

表1各層級軟加固方案重要特征

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的面向單粒子效應(yīng)的多層次軟加固方案多目標(biāo)優(yōu)化與評估方法，其特征在于，步驟2中所述將特征向量作為面向單粒子效應(yīng)的多層次軟加固方案的多目標(biāo)優(yōu)化輸入?yún)?shù)，建立面向單粒子效應(yīng)的多層次軟加固方案多目標(biāo)優(yōu)化模型，具體為：

步驟2-1，假設(shè)一個(gè)由n個(gè)加固實(shí)例組成的加固實(shí)例組在D維空間中搜索最佳軟加固方案，其中D為各層級軟加固特征數(shù)目，則面向單粒子效應(yīng)的多層次軟加固方案多目標(biāo)優(yōu)化模型可表示為如下四元組：

Model＝{x_i，v_i，p_i，p_g}

式中，x_i表示第i個(gè)加固實(shí)例的方案向量x_i＝(x_i1，x_i2，...，x_iD)；v_i表示第i個(gè)加固實(shí)例的優(yōu)化向量v_i＝(v_i1，v_i2，...，v_iD)；p_i表示第i個(gè)加固實(shí)例的最佳軟加固方案向量p_i＝(p_i1，p_i2，...，p_iD)；p_g表示加固實(shí)例組所有加固實(shí)例的最佳軟加固方案向量p_g＝(p_g1，p_g2，...，p_gD)；

步驟2-2，創(chuàng)建加固實(shí)例，并進(jìn)行實(shí)例初始化；其中加固實(shí)例由加固對象具體化得到，加固對象表示為如下十二元組：

X＝(CBI，CI，CDS，NORT，CRG，VRG，DLBCB，JDCBF，IRG，BIBDL，IFDL，BBDL)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的面向單粒子效應(yīng)的多層次軟加固方案多目標(biāo)優(yōu)化與評估方法，其特征在于，步驟3中所述基于權(quán)重的多維度多層次效能評估模型，具體為：

E＝(S，A，V)

式中，S為評估等級的集合，S＝{S_α|α＝1，2，...，l}，S_α表示具有的評估等級，如果α＞β，則有S_α優(yōu)于S_β，l為評估等級的數(shù)量；A為評估指標(biāo)的非空集合，存在a_ij，表示第i個(gè)程序的第j個(gè)評估指標(biāo)，ω_i為評估指標(biāo)a_i的重要性權(quán)重，并滿足ω_i＞0，M為評估指標(biāo)的總數(shù)；評估矩陣V＝(V_ij)_M×N，其中V_ij表示第i個(gè)程序的第j個(gè)評估指標(biāo)a_ij的評估值。