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1.
陈翔  于池  杨光  濮雪莲  崔展齐 《软件学报》2023,34(3):1310-1329
Bash是Linux默认的shell命令语言.它在Linux系统的开发和维护中起到重要作用.对不熟悉Bash语言的开发人员来说,理解Bash代码的目的和功能具有一定的挑战性.针对Bash代码注释自动生成问题提出了一种基于双重信息检索的方法 ExplainBash.该方法基于语义相似度和词法相似度进行双重检索,从而生成高质量代码注释.其中,语义相似度基于CodeBERT和BERT-whitening操作训练出代码语义表示,并基于欧式距离来实现;词法相似度基于代码词元构成的集合,并基于编辑距离来实现.以NL2Bash研究中共享的语料库为基础,进一步合并NLC2CMD竞赛共享的数据以构造高质量语料库.随后,选择了来自代码注释自动生成领域的9种基准方法,这些基准方法覆盖了基于信息检索的方法和基于深度学习的方法.实证研究和人本研究的结果验证了ExplainBash方法的有效性.然后设计了消融实验,对ExplainBash方法内设定(例如检索策略、BERT-whitening操作等)的合理性进行了分析.最后,基于所提方法开发出一个浏览器插件,以方便用户对Bash代码的理解.  相似文献   
2.
随着区块链技术的兴起,智能合约安全问题被越来越多的研究者和企业重视,目前已有一些针对智能合约缺陷检测技术的研究.软件缺陷预测技术是软件缺陷检测技术的有效补充,能够优化测试资源分配,提高软件测试效率.然而,目前还没有针对智能合约的软件缺陷预测研究.针对这一问题,提出了面向Solidity智能合约的缺陷预测方法.首先,设计了一组针对Solidity智能合约特有的变量、函数、结构和Solidity语言特性的度量元集(smart contract-Solidity, SC-Sol度量元集),并将其与重点考虑面向对象特征的度量元集(code complexity and features of object-oriented program, COOP度量元集)组合为COOP-SC-Sol度量元集.然后,从Solidity智能合约代码中提取相关度量元信息,并结合缺陷检测结果,构建Solidity智能合约缺陷数据集.在此基础上,应用了7种回归模型和6种分类模型进行Solidity智能合约的缺陷预测,以验证不同度量元集和不同模型在缺陷数量和倾向性预测上的性能差异.实验结果表明,相对于COOP度量元集...  相似文献   
3.
With the widespread use of agile software development methods,such as agile and scrum,software is iteratively updated more frequently.To ensure the quality of the software,regression testing is conducted before new versions are released.Moreover,to improve the efficiency of regression testing,testing efforts should be concentrated on the modified and impacted parts of a program.However,the costs of manually constructing new test cases for the modified and impacted parts are relatively expensive.Fuzz testing is an effective method for generating test data automatically,but it is usually devoted to achieving higher code coverage,which makes fuzz testing unsuitable for direct regression testing scenarios.For this reason,we propose a fuzz testing method based on the guidance of historical version information.First,the differences between the program being tested and the last version are analyzed,and the results of the analysis are used to locate change points.Second,change impact analysis is performed to find the corresponding impacted basic blocks.Finally,the fitness values of test cases are calculated according to the execution traces,and new test cases are generated iteratively by the genetic algorithm.Based on the proposed method,we implement a prototype tool DeltaFuzz and conduct experiments on six open-source projects.Compared with the fuzzing tool AFLGo,AFLFast and AFL,DeltaFuzz can reach the target faster,and the time taken by DeltaFuzz was reduced by 20.59%,30.05%and 32.61%,respectively.  相似文献   
4.
针对软件开发过程中的错误定位问题,提出一种以函数调用路径和遗传算法为基础的软件错误定位方法FGAFL。将软件测试中的错误定位问题转化为组合优化问题,结合函数调用路径对错误定位的影响构建适应度函数。通过遗传算法在候选种群中迭代搜索具有较高可疑度的候选错误分布,得到最优解。根据最优解对程序中的函数按可疑度进行排序,依次检查函数并定位错误的具体位置。实验表明,FGAFL方法可以有效降低运算量并缩减代码审查的范围,提高错误定位的精度和效率。  相似文献   
5.
陈翔  杨光  崔展齐  孟国柱  王赞 《软件学报》2021,32(7):2118-2141
在软件的开发和维护过程中,与代码对应的注释经常存在缺失、不足或者与代码实际内容不匹配等问题,但手工编写代码注释对开发人员来说费时费力,且注释质量难以保证,因此亟需研究人员提出有效的代码注释自动生成方法.代码注释自动生成问题是当前程序理解研究领域的一个研究热点,论文对该问题进行了系统综述.主要将已有的自动生成方法细分为三类:基于模板的方法、基于信息检索的方法和基于深度学习的方法.论文依次对每一类方法的已有研究成果进行了系统的梳理、总结和点评.随后分析了已有的实证研究中经常使用的语料库和主要的注释质量评估方法,以利于针对该问题的后续研究可以进行合理的实验设计.最后总结全文,并对未来值得关注的研究方向进行了展望.  相似文献   
6.
深度神经网络已经在自动驾驶和智能医疗等领域取得了广泛的应用.与传统软件一样,深度神经网络也不可避免地包含缺陷,如果做出错误决定,可能会造成严重后果.因此,深度神经网络的质量保障受到了广泛关注.然而,深度神经网络与传统软件存在较大差异,传统软件质量保障方法无法直接应用于深度神经网络,需要设计有针对性的质量保障方法.软件缺陷定位是保障软件质量的重要方法之一,基于频谱的缺陷定位方法在传统软件的缺陷定位中取得了很好的效果,但无法直接应用于深度神经网络.在传统软件缺陷定位方法的基础上提出了一种基于频谱的深度神经网络缺陷定位方法 Deep-SBFL.该方法首先通过收集深度神经网络的神经元输出信息和预测结果作为频谱信息;然后将频谱信息进行处理作为贡献信息,以用于量化神经元对预测结果所做的贡献;最后提出了针对深度神经网络缺陷定位的怀疑度公式,基于贡献信息计算深度神经网络中神经元的怀疑度并进行排序,以找出最有可能存在缺陷的神经元.为验证该方法的有效性,以EInspect@n (结果排序列表前n个位置内成功定位的缺陷数)和EXAM (在找到缺陷元素之前必须检查元素的百分比)作为评测指...  相似文献   
7.
崔展齐  王林章  刘慧根  李宣东 《软件学报》2011,22(11):2639-2651
传统的实现方法通常把误差处理策略与程序的基本功能交织到一起,这会增加程序的耦合度,使得程序难以理解与维护.针对这一问题,提出一种面向方面的解决方案,即将程序的各种误差处理策略封装为方面.为评估该方法的有效性,将一个真实的卫星轨道测算系统中的误差处理策略分别封装为类中的方法和方面,并设计了一系列实验来评估原程序及分别采用...  相似文献   
8.
随着移动互联网的快速发展,移动终端及移动应用在人们日常生活中越来越重要,与此同时,恶意移动应用给网络和信息安全带来了严峻的挑战。Android平台由于其开放性和应用市场审查机制不够完善,使其成为了移动互联网时代恶意应用的主要传播平台。现有的恶意应用检测方法主要有静态分析和动态测试两种。一般而言,静态分析方法代码覆盖率高、时间开销小,但存在误报率较高的问题;而动态测试准确度较高,但需要实际运行应用,所需的时间和计算资源开销较大。针对上述情况,本文基于静动态结合的方法,自动检测恶意Android应用。首先,使用静态分析技术获取应用API的调用情况来判定其是否为疑似恶意应用,特别是可有效检测试图通过反射机制调用API躲避静态分析的恶意应用;然后,根据疑似恶意应用UI控件的可疑度进行有针对性的动态测试,来自动确认疑似恶意应用中是否存在恶意行为。基于此方法,我们实现了原型检测工具框架,并针对吸费短信类恶意行为,对由465个恶意应用和1085个正常应用组成的数据集进行了对比实验。实验结果表明,该方法在提高恶意应用检测效率的同时,有效地降低了误报率。  相似文献   
9.
深度学习软件的结构特征与传统软件存在明显差异,因此即使展开了大量测试,依然无法有效衡量测试数据对深度学习软件的覆盖情况和测试充分性,并造成后续使用过程中依然可能存在大量未知错误.深度森林是一种新型深度学习模型,其克服了深度神经网络存在的一些缺点,例如:需要大量训练数据、需要高算力平台、需要大量超参数.但目前还没有相关工作对深度森林的测试方法进行研究.针对深度森林的结构特点,制定了一组由随机森林结点覆盖率RFNC、随机森林叶子覆盖率RFLC、级联森林类型覆盖率CFCC和级联森林输出覆盖率CFOC组成的测试覆盖率评价指标.在此基础上,基于遗传算法设计了覆盖制导的测试数据自动生成方法DeepRanger,可自动生成能有效提高模型覆盖率的测试数据集.为对所提出覆盖指标的有效性进行验证,在深度森林开源项目gcForest和MNIST数据集上设计并进行了一组实验.实验结果表明,所提出的4种覆盖指标均能有效评价测试数据集对深度森林模型的测试充分性.此外,与基于随机选择的遗传算法相比,使用覆盖信息制导的测试数据生成方法 DeepRanger能达到更高的模型覆盖率.  相似文献   
10.
一种目标制导的混合执行测试方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
混合执行测试(concolic testing)是一种将具体执行与符号执行相结合的自动化测试方法.由于混合执行测试从程序本身出发,未将目标缺陷的先验知识作为指导,会导致生成和执行大量不能发现缺陷的测试输入,从发现缺陷的角度看浪费了时间和计算资源开销.这个问题在具有时间、成本及资源约束的实际测试任务中更加突出.为解决这一...  相似文献   
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