[發明專利]一種基于圖注意力網絡的隱性偏差指令預測方法及設備

有效

• 申請號: 202110502177.1
• 申請日: 2021-05-08
• 公開（公告）號: CN113238885B
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發明（設計）人: 馬駿馳;熊毅;段宗濤;唐蕾;王路陽
• 申請（專利權）人: 長安大學
• 主分類號: G06F11/07
• 分類號: G06F11/07;G06F18/2415;G06F18/2431;G06N3/042;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 陳翠蘭

本發明提供了一種基于圖注意力網絡的隱性偏差指令預測方法及設備，通過關注節點的鄰居，遵循自注意力機制來計算圖中每個節點的隱式結構特征，一個節點的結構特征是通過聚合其鄰居節點得到的。自注意力機制可以捕捉到節點對相鄰節點的不同重要性。此外，本發明應用不同類型的邊來表示指令之間不同類型的關系，包括分支關系、尋址關系、邏輯關系、定義?使用關系。針對不同類型的邊，使用注意力機制來聚合鄰居節點。本發明將隱性偏差脆弱指令的預測任務看作圖神經網絡的分類任務，因此在節點聚合之后進行節點分類，從而得出隱性偏差脆弱指令的預測結果。本發明將整個過程分為三步，分別是數據采集、圖計算和節點分類。

技術領域

本發明涉及計算機軟錯誤檢測技術領域，具體為一種基于圖注意力網絡的隱性偏差指令預測方法及設備。

背景技術

軟錯誤已經成為現代計算系統的一個主要問題。軟錯誤是半導體電路中的一種瞬態故障現象，通常是由外部環境中的高能粒子輻照和電壓擾動、電磁干擾等電子噪聲誘發。隨著CMOS技術的不斷發展，電子系統中發生軟錯誤的概率也會隨之增加。軟錯誤引起的故障類型大致可以分為四種，包括：屏蔽(Benign)、崩潰(Crash)、掛起(Hang)和隱性偏差(Silent?Data?Corruption)。其中一個很難檢測到的后果類型是隱性偏差，隱性偏差可能導致財產損失甚至人員傷亡。研究表明，小部分指令是導致隱性偏差故障傳播的原因。因此，我們的首要目標是分析指令的隱性偏差脆弱性。

為了確定哪些指令會導致隱性偏差，研究人員使用故障注入來確定隱性偏差脆弱指令，隱性偏差脆弱指令是指導致隱性偏差錯誤的指令。每個故障注入活動將一個單獨的故障注入到一個隨機采樣的指令中，并且將該程序執行到完成，以確定該故障是否導致隱性偏差。但是通過執行故障注入來獲得每個指令的剖析需要花費太多的時間。

為了降低時間成本，有大量的工作集中在通過預測隱性偏差脆弱指令來減少注入開銷。通過將故障注入到部分指令中，以生成訓練數據集，并使用某些分類算法來預測其他指令。研究人員選擇某些結構特征來描述指令環境，這些特征是網絡中的節點統計，例如同一基本塊或函數中的后續指令數量。結構特征的選擇很大程度上取決于研究者的理解，因此它的局限性就在于為隱性偏差預測任務手動選擇的結構特征很難被詳盡地列舉出來。某一條指令隱性偏差發生的概率與程序的復雜語義有關，例如數據流、控制流甚至特定的應用功能。為了描述指令的上下文，研究人員選擇了他們認為是故障傳播信息的結構特征。

IPAS用基本塊或局部函數中指令數來描述結構特征。指令的數量表示故障注入點與基本塊或函數的結束點之間的距離。然而，指令的數量與故障傳播的路徑無關，因為中間指令可能不參與故障傳播。為了解決這個問題，我們引入了數據流的結構特征，在數據流中找到目標指令的后續指令，分析可能的故障傳播路徑。DFRMR在IPAS的基礎上還考慮了指令數據是否提供了位置相關指令。一個位置錯誤可能會導致崩潰，引入DFRMR的目的是為了過濾掉導致崩潰的指令，從而使產生隱性偏差的概率降低。

proPVInsiden主要識別接口指令，接口指令是指操作返回值、參數或全局變量的指令。接口指令對函數間的傳播有影響。因此通過識別后續的接口指令，可以確定一個指令的故障能否傳播到其他函數中的下游指令中。SDCTune基于存儲和比較操作的啟發式規則提出了樹形結構分類。它確定指令數據是否提供了比較或存儲指令，并使用回歸算法計算導致隱性偏差的概率。

這些研究方法選擇了一系列結構特征來描述指令上下文，然而這些方法無法捕捉程序的豐富語義，因而限制了模型推理故障傳播的能力。

發明內容

針對現有技術中存在無法捕捉程序的豐富語義，且對模型推理故障傳播的能力具有限制性的問題，本發明提供一種基于圖注意力網絡的隱性偏差指令預測方法及設備，該方法有效的提高了準確率；降低了時間成本，大大提高了對隱性偏差指令的預測能力。

本發明是通過以下技術方案來實現：

一種基于圖注意力網絡的隱性偏差指令預測方法，包括如下步驟，