申请/专利权人：中国电力科学研究院有限公司;中国科学院信息工程研究所;国家电网有限公司;国网浙江省电力有限公司

申请日：2019-11-14

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN111444513B

主分类号：G06F21/57

分类号：G06F21/57;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.12#授权;2021.06.15#实质审查的生效;2020.07.24#公开

摘要：本发明公开了一种电网嵌入式终端的固件编译优化选项识别方法，包括：对电网嵌入式终端的固件的源码进行编译，获得在不同编译优化选项下生成的可执行二进制文件；将所述二进制文件的原始字节内容输入预先构建的基于卷积神经网络的编译优化选项识别模型进行识别；所述识别模型经计算后输出所述二进制文件的原始字节内容对应的编译优化选项的编译优化水平，解决目前针对可执行文件中电网嵌入式终端固件的二进制内容的编译优化水平识别技术的需求问题。

主权项：1.一种电网嵌入式终端的固件编译优化选项识别方法，其特征在于，包括：对电网嵌入式终端的固件的源码进行编译，获得在不同编译优化选项下生成的可执行二进制文件；将所述二进制文件的原始字节内容输入预先构建的基于卷积神经网络的编译优化选项识别模型进行识别；所述基于卷积神经网络的编译优化选项识别模型的预先构建步骤，包括：提取所述二进制文件中的原始字节内容；将所述二进制文件对应的编译优化水平作为所述识别模型训练和测试的输入标签；将部分所述原始字节内容和输入标签作为训练集，对所述模型进行训练；根据训练结果进行算法优化，包括：将部分所述原始字节内容和输入标签作为训练集输入所述识别模型；所述识别模型通过前向计算和梯度计算获得输出标签，所述输出标签为训练结果；将输入标签与输出标签进行比较，根据比较结果进行算法优化；将剩余所述原始字节内容和输入标签作为测试集，对所述识别模型进行测试，根据所述识别模型的测试结果获得所述识别模型的正确率；当所述识别模型的正确率符合预先设定的标准，完成所述识别模型的训练和测试；所述识别模型经计算后输出所述二进制文件的原始字节内容对应的编译优化选项的编译优化水平。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国电力科学研究院有限公司;中国科学院信息工程研究所;国家电网有限公司;国网浙江省电力有限公司 一种电网嵌入式终端的固件编译优化选项识别方法及装置

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