Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 积分商城 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 麒麟软件有限公司周龙获国家专利权

麒麟软件有限公司周龙获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉麒麟软件有限公司申请的专利基于EL2层级的内核单元测试方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN121144215B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202511705422.3,技术领域涉及:G06F11/3668;该发明授权基于EL2层级的内核单元测试方法是由周龙;廖南海;刘军;李英俊;吕冬兵;吴庆波设计研发完成,并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

基于EL2层级的内核单元测试方法在说明书摘要公布了:基于EL2层级的内核单元测试方法,包括:获取EL2层级测试用例集合信息;对EL2层级测试用例集合信息进行分析处理,得到测试执行序列信息;对测试执行序列信息进行EL2层级测试执行处理,得到测试结果信息;对测试结果信息进行跨特权级传输处理,得到EL2层级单元测试输出信息。本发明解决了EL2层级测试中的核心技术难题,包括如何实现EL2层级测试用例的自动化管理和动态发现,克服传统手动注册方式的效率低下和维护困难问题,如何在满足依赖约束的前提下优化测试执行序列,实现资源的合理分配和执行效率的最大化,以及如何在SMCCC接口限制下实现可靠的跨特权级数据传输,确保了测试结果的完整性和准确性。

本发明授权基于EL2层级的内核单元测试方法在权利要求书中公布了:1.基于EL2层级的内核单元测试方法,其特征在于包括: 步骤S1,获取EL2层级测试用例集合信息;所述EL2层级测试用例集合信息包括若干个测试用例信息; 步骤S2,对所述EL2层级测试用例集合信息进行分析处理,得到测试执行序列信息; 步骤S3,对所述测试执行序列信息进行EL2层级测试执行处理,得到测试结果信息;所述测试结果信息包括若干个测试用例结果信息; 步骤S4,对所述测试结果信息进行跨特权级传输处理,得到EL2层级单元测试输出信息; 所述步骤S2包括: 步骤S21,对所述EL2层级测试用例集合信息中所有所述测试用例信息进行优先级分析处理,得到测试优先级信息; 步骤S22,对所述EL2层级测试用例集合信息进行依赖关系分析处理,得到测试依赖关系信息; 步骤S23,对所述测试优先级信息和所述测试依赖关系信息进行处理,得到优化执行序列信息; 步骤S24,对所述优化执行序列信息进行处理,得到测试执行序列信息; 所述步骤S3包括: 步骤S31,对procfs接口进行触发处理,得到测试触发信息; 步骤S32,对所述测试触发信息进行hypcall跨特权级调用处理,得到EL2测试会话信息; hypcall跨特权级调用处理的具体工作流程包括:EL1层级接收到测试触发信息后,首先初始化hypcall调用参数,然后通过SMC指令触发特权级别切换,系统从EL1切换到EL2hypervisor态,EL2层级的hypcall处理函数根据操作码执行相应的操作,处理完成后通过返回寄存器将结果传递回EL1层级,最后EL1层级解析返回值并更新会话状态; hypcall调用参数包括三个专用hypcall操作码:START操作码用于启动测试会话并返回测试用例总数,GET_NEXT操作码用于逐个获取测试结果详细信息,FINISH操作码用于结束测试会话并释放相关资源,调用处理采用状态机管理模式,维护测试会话的完整生命周期,状态机包括IDLE-空闲态、RUNNING-测试运行态、GETTING-结果获取态、FINISHED-会话结束态四个核心状态; 步骤S33,利用所述EL2测试会话信息,对所述测试执行序列信息进行执行处理,得到原始测试结果信息; 步骤S34,对所述原始测试结果信息进行单元测试回调处理,得到回调结果信息; 步骤S35,对所述回调结果信息进行分析处理,得到测试结果信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人麒麟软件有限公司,其通讯地址为:300450 天津市滨海新区滨海高新区塘沽海洋科技园信安创业广场3号楼6-8层;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。