| C程序内存泄漏智能化检测方法 |
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| 作者姓名： | 朱亚伟 左志强 王林章 李宣东 |
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| 作者单位： | 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学), 江苏 南京 210023,计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学), 江苏 南京 210023,计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学), 江苏 南京 210023,计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学), 江苏 南京 210023 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划（2016YFB1000802）;国家自然科学基金（61802168,61632015）;中央高校基本科研业务费专项资金（020214380047） |
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| 摘 要： | 内存泄漏在采用显式内存管理机制的C语言中是一种常见的代码缺陷,内存泄漏的检测方法目前主要是静态分析与动态检测.动态检测开销大,且高度依赖测试用例;静态分析目前被学术界和工业界广泛应用,但是存在大量误报,需要人工对检测结果进行确认.内存泄漏静态分析的误报通常是由于对指针、分支语句和全局变量分析的不准确性导致的.提出了一种内存泄漏的智能化检测方法,通过使用机器学习算法学习程序特征与内存泄漏之间的相关性,构建机器学习分类器,并应用机器学习分类器进一步提高内存泄漏静态分析的准确性.首先构建机器学习分类器,然后通过静态分析方法构建从内存分配点开始的Sparse Value Flow Graph（SVFG）,并从中提取内存泄漏相关特征,再使用规则和机器学习分类器进行内存泄漏的检测.实验结果显示,该方法在分析指针、分支语句和全局变量时是有效的,能够提高内存泄漏检测的准确性,降低内存泄漏检测结果的误报.最后,对未来研究的可行性以及面临的挑战进行了展望.
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| 关 键 词： | 内存泄漏 内存泄漏检测 静态分析 机器学习 特征提取 |
| 收稿时间： | 2018-08-29 |
| 修稿时间： | 2018-10-31 |
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