一种基于图神经网络的可编程数据平面增量测试方法技术

本发明专利技术涉及一种基于图神经网络的可编程数据平面增量测试方法，包括：1）生成数据平面程序的控制流图，分析程序结构和逻辑，对程序中每个节点设置类型、编号、可达性和变更标志，定义边的起点、终点及转移条件；2）将控制流图转换为图数据对象，通过编码方式嵌入节点和边信息；3）采用GCN模型分析图数据对象，逐层聚合节点特征，同时结合边的条件转移特性，逐步整合节点之间的局部信息；4）动态选择粗粒度或细粒度测试策略；5）通过正则匹配与随机修改生成缺陷代码样本，并结合自动化训练机制优化图神经网络模型性能。该方法通过生成控制流图并结合图神经网络模型对路径依赖关系进行分析，实现了在网络规则频繁更新场景中的高效增量测试。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机网络，具体涉及一种基于图神经网络的可编程数据平面增量测试方法。

技术介绍

1、多模态网络技术通过融合多种维度的数据(如拓扑信息、状态变化和逻辑结构)，在复杂网络环境下提供了一种全面、高效的分析框架。其核心在于将多种模态的网络数据进行抽象和协同处理，从而实现对网络行为的全方位建模与评估。近年来，多模态技术在网络优化与安全验证中的应用不断扩展，展现出强大的灵活性和适应性。借鉴多模态网络中的分层设计与协同分析思路，可为可编程数据平面程序的开发与测试提供全新的解决方案。

2、随着计算机网络的快速发展，数据平面在支持网络设备的灵活性和性能优化方面发挥着重要作用。可编程数据平面技术通过协议无关的编程语言(如p4)实现数据包处理逻辑的灵活定义，广泛应用于网络功能的动态配置和优化。然而，p4程序的开发和测试过程复杂，涉及大量的工程细节，尤其是在网络规则频繁更新的场景中，传统的测试方法面临显著挑战。

3、现有的p4程序测试方法通常依赖符号执行、路径约束求解或启发式搜索等技术对控制流图(cfg)进行分析。这些方法虽然能够保证较高的测本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于图神经网络的可编程数据平面增量测试方法，其特征在于，通过生成并分析数据平面程序的控制流图，利用图神经网络对路径可达性进行判断，以实现在网络高频更新环境中的增量测试；具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的可编程数据平面增量测试方法，其特征在于，步骤1)中，生成控制流图，其实现方法为：

3.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的可编程数据平面增量测试方法，其特征在于，步骤2)中，将控制流图转换为图数据对象，其实现方法为：

4.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的可编程数据平面增量测试方法，其特征在于，步骤3)中，...

【技术特征摘要】

1.一种基于图神经网络的可编程数据平面增量测试方法，其特征在于，通过生成并分析数据平面程序的控制流图，利用图神经网络对路径可达性进行判断，以实现在网络高频更新环境中的增量测试；具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的可编程数据平面增量测试方法，其特征在于，步骤1)中，生成控制流图，其实现方法为：

3.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的可编程数据平面增量测试方法，其特征在于，步骤2)中，将控制流图转换为图数据对象，其实现方法为...

【专利技术属性】
技术研发人员：张栋，吴荣榜，朱龙隆，余佳硕，陈上铭，连文桢，徐文彬，游竣超，林川，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：