一种基于异常传播分析的数据流分析方法

异常处理是一种用来检测异常并对其进行处理的技术.异常传播改变了程序原来的执行路线,从而改变了程序中的数据流.在进行数据流分析时,如果不考虑异常传播对其造成的影响,则得到的信息将是不准确的.在分析C++异常传播机制和异常传播对数据流分析影响的基础上,提出一种包含异常传播信息的函数间控制流图的构建方法.该控制流图可以清晰地表示出异常的隐式控制流和异常的传播路径;然后提出了基于异常传播分析的数据流分析方法,并给出相应的算法.该方法既克服了因忽略异常传播对数据流影响而造成分析结果不准确的不足,又有助于实现异常传播数据流分析的自动处理;最后用一个实例验证了该方法的可用性.该方法可以为结构测试、回归测试、程序切片等软件工程任务提供相关信息.     

一种静态分析C^＋＋异常处理的方法

异常处理是现代程序设计语言提供的用来提高软件健壮性的一种机制。由于在C^＋＋的函数界面中并不要求声明该函数所能传播出的异常的类型，所以要想提高系统的健壮性，必须清楚在程序的执行过程中可能引发的异常、异常的传播路径等。然而在大型系统中，要想确定这些信息是非常困难的。本文针对C^＋＋的异常处理机制，首先提出了一个描述C^＋＋异常结构信息的模型，并把该模型应用于递归函数中。然后，描述了一个基于该模型的分析C^＋＋程序异常结构信息的工具CETool。该工具能提供所有显式引发异常的有关信息，为系统中异常处理结构的改进和程序的结构测试提供有价值的信息。最后给出了该工具的实现方法和应用实例。     

面向对象程序的异常传播分析方法

现有异常传播分析方法大多局限于单个类内部,不能满足现实软件开发的需求。为此,提出一种面向对象程序的异常传播分析方法,在类控制流图的基础上构建面向对象异常传播分析(OEPAG)图,通过得到异常在类间的传播路径并确定类间关系,从而对控制流和数据流进行有效分析。应用结果表明,将OEPAG图用于含异常处理结构的程序切片时的结果比传统程序切片结果更准确。     

一种包含异常传播的类间数据依赖分析方法

类间数据依赖分析是类间数据流测试的基础。本文通过分析类簇级测试中的异常传播对程序数据依赖的影响,提出一种包括异常结构在内的类间C++程序数据依赖分析方法,根据类间关系增量式地构造类间数据依赖图,并给出类间数据依赖图的构造算法。最后,在程序切片中应用了该数据依赖分析方法。结果证明,该方法通过分析异常传播对数据依赖的影响能够带来切片精度的提高。     

基于图神经网络的动态网络异常检测算法

动态变化的图数据在现实应用中广泛存在,有效地对动态网络异常数据进行挖掘,具有重要的科学价值和实践意义.大多数传统的动态网络异常检测算法主要关注于网络结构的异常,而忽视了节点和边的属性以及网络变化的作用.提出一种基于图神经网络的异常检测算法,将图结构、属性以及动态变化的信息引入模型中,来学习进行异常检测的表示向量.具体地,改进图上无监督的图神经网络框架DGI,提出一种面向动态网络无监督表示学习算法Dynamic-DGI.该方法能够同时提取网络本身的异常特性以及网络变化的异常特性,用于表示向量的学习.实验结果表明,使用该算法学得的网络表示向量进行异常检测,得到的结果优于最新的子图异常检测算法SpotLight,并且显著优于传统的网络表示学习算法.除了能够提升异常检测的准确度,该算法也能够挖掘网络中存在的有实际意义的异常.     

一种改进的程序可达基路径生成方法

考虑程序中分支冲突和异常处理结构对控制流信息的影响,提出一种改进的程序可达基路径生成方法。分析不可达路径产生的原因及其判定方法,构建异常控制流图。在此基础上计算相关分支之间的关系,利用深度优先遍历方法得到程序的可达基路径集。实例分析结果表明,该方法能准确生成可达基路径集,满足基路径测试的要求。     

一个异常传播分析工具的设计与实现

异常处理是一种用来检测异常并对其进行处理的技术,异常传播改变程序原来的执行路线,从而可能改变程序中的数据流、控制流和各种成分的依赖关系.在进行程序分析时,如果不考虑异常传播对其造成的影响,则得到的信息将是不准确的.本文设计并实现了一个分析C 程序中异常传播分析工具CETool.该工具可以有效地分析C 程序的异常传播,它既可以获得异常处理结构的局部信息,也可以获得异常处理结构的全局信息,这对于有效地分析异常的传播,分析异常传播路径,以及改进异常处理结构都有很大的帮助.     

C++程序中异常处理的分析与测试技术研究

异常处理机制是一种运行时错误通知机制，将程序的正常控制代码和错误处理代码分离．然而异常机制的引入使得程序控制信息变得更为复杂；且开发人员一般难以熟练使用它，导致程序中会潜伏许多异常错误．扩展已有的显式异常分析技术，对隐式异常也进行了全面的分析并提出了过程间（内）控制流图的构造方法，并以此为基础给出了一个C＋＋程序健壮性改进模型．同时还提出了针对异常的两种动态测试策略：基于约束求解的异常测试策略和统计结构性异常测试策略．最后实现了一个初步的异常分析与测试原型工具并进行了初步实验分析，其结果表明本文提出的分析与测试方法对程序质量有较大程度的提高．     

基于事件权重的GUI测试路径生成方法

针对GUI事件驱动特性产生无限多个测试路径的问题,提出在事件流图中考虑事件权重的GUI测试路径生成方法。分析了事件流图模型,采用层次分析法计算事件的权重,通过遍历事件流图生成GUI测试路径。该方法减少了测试路径的数目,生成的测试路径更具有效性,提高了测试效率。     

运行时异常对软件静态测试的影响研究

当程序的执行过程中出现运行时异常,控制流动态地变更可能会产生非预期的执行逻辑,由此引入的缺陷将给软件静态测试工作带来巨大的挑战.针对这一问题,提出一种结合运行时异常的静态测试方法,将缺陷检测及控制流扩展交替执行,通过扩展分析路径达到提高测试充分度的目的.以异常模式状态机描述运行时异常行为,在包含运行时异常的控制流上,应...     

基于模型代数的基本路径集的自动生成

路径测试是一种根据路径设计测试用例的白盒测试技术,而 基本路径测试是其中运用最广泛的一种路径测试方法。基本路径测试是在被测程序的控制流图的基础上导出基本的可执行的路径集合,因此程序控制流图是基本路径集自动生成的关键。考虑到依赖程序控制流图生成基本路径集的低效性,提出基于模型代数的基本路径集的自动生成方法。该方法通过分析被测程序,自动生成程序的模型代数表达式,并在模型代数表达式的基础上生成基本路径集。最后通过经典案例证明了该方法的有效性。     

流程违例处理的行为及分析

业务流程运行期间,外部或运行环境中的某些属性与流程设计时所设定的条件不一致时,将导致流程运行时的违例,违例处理方法涉及流程运行时违例的发现和处理。首先介绍了流程的违例及其分类;基于流程违例处理模式,使用CCS偶图对流程工作项级、案例级违例处理以及相关补偿处理进行分析和表述;在违例处理策略讨论的基础上,总结了违例处理模式的基本形式,并通过CCS偶图的动态特征分析了违例处理的动态行为。     

基于补偿业务生成图的组合服务异常处理方法研究

为提高组合Web服务执行的一致性、可靠性,提出一种基于补偿业务生成图的组合服务异常处理方法.基于业务流程中任务间补偿依赖关系,讨论了补偿业务生成图的自动生成问题.重点讨论了补偿任务、补偿目标和服务转让应用模式,并相应地介绍了支持框架和相关技术.在此基础上设计了补偿依赖关系、补偿业务生成图的自动生成及组合服务执行过程中异常处理算法.当业务流程出现异常采取向前或向后恢复处理时,该方法在保证补偿实现的同时,兼顾补偿服务不存在或补偿服务代价过高的问题,提高了业务流程执行过程中的自动化水平和自适应能力.仿真结果证实,该方法保证了异常发生时组合服务执行的可靠性和一致性.     

请求驱动的校务管理系统异常处理机制

异常处理机制是所有WEB应用设计中的关键组成部分,Spring MVC框架提供了异常处理接口和多种解析器. 通过源码分析法深入探讨了各种解析器的工作原理,总结得出它们的时间复杂度并进行了应用方式对照. 结合我校在校务管理系统基础框架上异常处理的应用需求情况,将异常划分为业务异常和系统异常两大类,设计并实施一个包含AJAX异常处理和ExceptionHandler统一异常处理的异常机制.     

测试Java异常处理机制的方法

异常处理机制能增强程序运行的可靠性,提高软件的健壮性.然而,如果异常处理机制使用不当,会带来许多潜在的错误,因而很有必要对程序的异常处理结构进行测试.提出了一种识别被测程序中的所有异常变量"定义-使用"关系的方法,并使用一个异常的定义-捕获度量来计算异常定义-使用链的测试覆盖.最后设计了一种异常分析及测试的原型工具.     

面向高维数据的低冗余top-k异常点发现方法

异常发现是数据挖掘领域的一类重要任务.针对高维对象的异常度量问题和异常点集合的冗余问题,提出了一种新的面向高维数据的异常点发现方法.该方法通过采用高维数据的二部图表示,以高维对象的压缩能力作为其异常程度的度量,能够有效支持包含不同类型属性的高维数据.为了解决top-k异常点集合中的冗余问题,提出了低冗余top-k异常点的概念.由于精确计算低冗余的top-k异常点是NP-hard问题,设计了计算近似低冗余的top-k异常点的启发式方法k-AnomaliesHD算法.从在真实和人工数据集上的实验结果可以看出,该方法具有较好的扩展性;而且与不考虑冗余的异常点发现方法相比较,能够更有效地概括数据中的异常模式.     

非原子性异常处理的静态分析

异常处理机制是程序设计语言的重要特征之一，它为开发可靠性系统提供了强有力的支持。但异常处理代码必须仔细编写，否则可能破坏程序的一致性。提出了基于扩展的程序依赖图，通过静态分析来发现程序中异常非原子性代码的方法，同时给出了自动的部分屏蔽异常非原子性代码的方法。