【摘 要】
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单粒子翻转是计算机中的元器件受到高能粒子的照射,引起的电位状态跳变,使器件逻辑状态翻转的现象.故障注入是研究针对单粒子翻转故障容错技术的有效方法基础.针对传统的故障注入方法仅侧重于数据流或控制流故障中的某一种故障,并且存在注入的故障有效性不足的问题,本文提出一种基于随机森林的单粒子翻转模拟软件故障注入方法.首先分析不同器件的单粒子翻转故障发生的机理和影响,提出指令单粒子翻转脆弱性相关特征;然后使用传统故障注入方法对程序集进行故障注入获得相关数据,并使用随机森林算法训练出指令脆弱性预测模型;并基于预测模型,
【机 构】
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南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,南京211106
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单粒子翻转是计算机中的元器件受到高能粒子的照射,引起的电位状态跳变,使器件逻辑状态翻转的现象.故障注入是研究针对单粒子翻转故障容错技术的有效方法基础.针对传统的故障注入方法仅侧重于数据流或控制流故障中的某一种故障,并且存在注入的故障有效性不足的问题,本文提出一种基于随机森林的单粒子翻转模拟软件故障注入方法.首先分析不同器件的单粒子翻转故障发生的机理和影响,提出指令单粒子翻转脆弱性相关特征;然后使用传统故障注入方法对程序集进行故障注入获得相关数据,并使用随机森林算法训练出指令脆弱性预测模型;并基于预测模型,结合提取的被注入程序指令获取故障序列,然后在程序运行时从故障序列中选取故障注入.实验以常见的算法程序作为基准程序,使用本文提出的故障注入方法和传统的故障注入方法对比,结果表明本文提出的故障注入方法注入更加有效,可达到较高的故障发生率.
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