基于AST的程序静态分析工具的研究与实现

本文给出了以抽象语法树为基础的软件静态分析工具的体系结构，介绍了该工具中各个模块的设计与实现方法，着重于规则库的设计，以及利用定义好的规则实现自动化的代码检测的过程。     

一个可半自动化扩展的静态代码缺陷分析工具

基于缺陷模式的代码缺陷分析技术根据预先设定的缺陷模式知识对受检代码进行缺陷分析.这种分析技术具有使用简单、查找速度快等优点,是近年来静态代码缺陷分析方法中发展比较迅速的新技术.但是目前基于这种分析技术的大多数工具并没有为用户提供足够易用、高效的扩展方式以扩充其缺陷检测能力.针对这一问题,作者提出了一个"可半自动化扩展"...     

面向缺陷定位的代码搜索引擎

随着软件项目规模的扩大以及软件复杂性的增加,缺陷修复的难度越来越大.其中,绝大多数缺陷问题都是由代码的错误编写导致的,在软件缺陷修复过程中开发维护人员需要花费大量的时间定位并修改缺陷代码.针对这个问题,对缺陷报告以及对应的项目变更信息进行整合,根据代码抽象语法树结构信息计算代码块与缺陷报告之间的关系,从而构建缺陷-代码知识库.在此知识库的基础上构建面向缺陷定位的代码搜索引擎,以向用户推荐更全面的缺陷定位信息,包括相似缺陷报告、相关缺陷代码文件以及缺陷代码块,从而帮助开发和维护人员及时有效地定位缺陷.实验结果说明,相比现有的缺陷定位方法,所提方法能够更准确地定位缺陷代码文件,并且可有效定位到代码粒度.     

基于静态检测的C++内存泄漏分析

C++是一种非常流行的计算机编程语言,在使用的过程中容易出现内存泄漏问题,而该问题往往难以识别。给出了一种对C++内存泄漏问题进行分析的方法,该方法得到C++源代码的抽象语法树,从抽象语法树中提取程序控制流图,然后将类的构造函数、普通成员函数以及析构函数的程序控制流图相互连接形成新的程序控制流图,并设计算法对控制流图进行检测。最后通过一些内存泄漏的典型实例进行测试,实验表明本方法有效。     

代码缺陷与代码味道的自动探测与优化研究

为了实现代码缺陷与代码味道的自动探测与优化, 提升优化与重构的效率, 设计并开发了一套名为SCORT的源代码优化与重构工具。SCORT将源代码解析为抽象语法树, 再探测其中存在的代码缺陷和代码味道, 最后对缺陷和味道进行自动优化和重构。在SCORT中已经实现了对15种常见代码缺陷和六种常见代码味道的检测以及自动优化与重构, 提供了多种代码味道的自动重构算法, 且具有良好的可扩展性。通过对三个待测项目的探测和优化实验结果表明, 对于常见代码缺陷的探测和优化, SCORT的精确率、召回率和准确率均可达100%; 对于部分常见的代码味道, SCORT尚需进一步完善。SCORT有助于开发人员提高代码质量, 减少源代码中存在的缺陷和味道。     

基于关系语法树的C/C++代码静态检测方法研究

为减少软件静态分析中信息冗余度并提高信息提取的准确率和效率,提出了一种基于关系存储模式的关系语法树模型,以终结符之间的依存关系建模,有效地减少了信息冗余度,并以可扩展标记语言(extensible markup language,XML)标准格式存储.利用了成熟的XML解析技术,设计了一种基于XML中间模型的静态检测方法,并将该方法应用于编程规范检测申.实验结果表明,该方法有效地提高了检测效率和精度.     

C/C++静态代码安全检查工具研究

静态代码安全检查工具是一种能够帮助程序员自动检测出源程序中是否存在安全缺陷的软件。它通过逐行分析程序的源代码,发现软件中潜在的安全漏洞。本文针对C／C＋＋语言程序设计中容易存在的多种安全问题,分别分析了问题的根源,给出了具体可行的分析及检测方法。最后通过对静态代码安全检查工具优缺点的比较,给出了一些提高安全检查效果的建议。     

C语言词法语法分析工具CParser的设计与实现

程序分析技术包括控制流分析、数据流分析、别名分析、程序切片和程序插桩等技术,在程序理解,代码重构、代码优化和软件自动化调试等方面有着重要的应用,而词法分析和语法分析技术是程序分析技术的基础。本文设计与实现了一个轻量级的C语言词法语法分析工具CParser,通过词法分析、预处理和语法分析三个步骤,实现了根据源代码建立相应的抽象语法树的功能。工具使用简单方便,而且能够完整支持C99标准,可用于克隆代码检测、软件错误定位等后续研究工作。     

一种基于AST的代码抄袭检测方法*

针对目前代码抄袭检测方面的研究大多是基于程序源码层面进行相似度比较,不需要对代码进行语法分析,由于忽略程序语法语义,对稍加结构修改的抄袭行为无法有效检测的现状,提出一种基于AST的代码抄袭检测方法.先将代码进行格式化预处理,再进行词法分析、语法分析,得到对应的AST;然后遍历AST生成代码序列,对代码序列进行相似度计算,从而得到代码的抄袭检测报告.实验结果表明,该方法能够有效检测出C程序代码的抄袭行为,并对C++、Java等多种程序代码的抄袭检测具有一定的通用性和可扩展性.     

一种C++程序切片系统的设计与实现

程序切片是一种程序分析技术，它主要应用在程序的调试和逆向工程。文中介绍了笔者设计并实现的一个C＋＋程序切片系统。其中包括系统的总体框架，系统中使用的数据结构以及切片生成算法。本系统已经成功应用到了X型导弹指挥软件的故障诊断中。     

C程序非法计算缺陷的静态检测

为实现基于静态分析技术自动的检测C程序中的非法计算缺陷,提出了一种基于区域内存模型进行非法计算缺陷检测的方法。对C程序中的非法计算缺陷操作归纳总结出其受限集,以对相应运算进行约束;通过抽象的区域内存模型表示实际的内存存储,实现了基于抽象内存区域内存模型的数据流分析;基于数据流分析的结果,判定C程序中的受限操作是否违背受限集的约束,以实现非法计算缺陷的检测。5个实际工程的检测结果分析表明,该方法可有效地检测出C程序的各类非法计算缺陷。     

建立抽象语法树模型评测C++代码

目前绝大多数的C++程序评测是通过对程序运行结果和标准测试用例的比对,给出非对即错的2值评判。而在虚拟实验室和慕课中,需要结合程序源码给出更全面客观的评价。针对此问题,通过建立C++源代码的抽象语法树,改进了结果相似度和程序代码相似度的计算方法,使其能够反映程序语义之间的相似度,并在此基础上建立了C++代码综合评价模型。通过实际检验,和人工批改相比较平均批改准确率达到了92.11%,并以百分制的方式给出评价结果。结合程序语义的评价,不仅对学生而言给出了更公正的评分,也为后续的虚拟实验室智能在线指导提供了基础。     

基于静态分析的Java源代码SQL注入检测算法

研究了常见的SQL注入检测和源代码静态分析扫描的原理,提出Java源代码SQL注入检测算法,该算法通过对Java源代码词法分析和语法分析、建立抽象语法树、定义规则、遍历语法树和跟踪等,检测Java源代码中可能的SQL注入路径,测试结果表明,算法检测效果良好,识别率高。     

基于对比学习的跨语言代码克隆检测方法

代码克隆检测是提高软件开发效率、软件质量和可靠性的重要手段。基于抽象语法树（abstract syntax tree,AST）的单语言克隆检测已经取得了较为显著的效果,但跨语言代码的AST节点存在同义词、近义词且手工标注数据集成本高等问题,限制了现有克隆检测方法的有效性和实用性。针对上述问题,提出一种基于对比学习的树卷积神经网络（contrastive tree convolutional neural network,CTCNN）的跨语言代码克隆检测方法。该方法首先将不同编程语言的代码解析为AST,并对AST的节点类型和节点值作同义词转换处理,以降低不同编程语言AST之间的差异;同时,采用对比学习扩充负样本并对模型进行训练,使得在小样本数据集下能够最小化克隆对之间的距离,最大化非克隆对之间的距离。最后在公开数据集上进行了评测,精确度达到95.26%、召回率为99.98%、F1为97.56%。结果表明,相较于现有的最好的CLCDSA和C4方法,该模型的检测精度分别提高了43.92%和3.73%,其F1值分别提升了29.84%和6.29%,证明了所提模型是一种有效的跨语言代码克隆检测方法。     

利用分支路径差异分析的故障定位研究

为了更加有效地定位软件故障可疑位置,考虑程序分支判断语句的行为状态及其之间的相互干扰,提出一种利用分支路径差异分析的故障定位方法。结合GCC编译器产生的中间文件做分析、转换得到程序抽象语法树,获取分支节点的执行信息,构造分支特征矩阵;提出聚类优化算法FCM-BP筛选合适路径,得到高度抗干扰的执行成功的路径代表和执行失败的路径代表;最后基于代表路径做差异分析生成故障可疑度排名报告。在Xerces等大型项目上进行实验分析并与Tarantula等经典实验对比后发现,利用分支路径差异的方法可以有效定位软件故障。     

开源C/C++静态软件缺陷检测工具实证研究

软件静态缺陷检测是软件安全领域中的一个研究热点.随着使用C/C++语言编写的软件规模和复杂度的逐渐提高, 软件迭代速度的逐渐加快, 由于静态软件缺陷检测不需要运行目标代码即可发现其中潜藏的缺陷, 因而在工业界和学术界受到了更广泛的关注.近年来涌现大量使用软件静态分析技术的检测工具, 并在不同领域的软件项目中发挥了不可忽视的作用, 但是开发者仍然对静态缺陷检测工具缺乏信心.高误报率是C/C++静态缺陷检测工具难以普及的首要原因.因此, 我们选择现有较为完善的开源C/C++静态缺陷检测工具, 在Juliet基准测试集和37个良好维护的开源软件项目上对特定类型缺陷的检测效果进行了深入研究, 结合检测工具的具体实现归纳了导致静态缺陷检测工具产生误报的关键原因.同时, 我们通过研究静态缺陷检测工具的版本迁移轨迹, 总结出了当下静态分析工具的发展方向和未来趋势, 有助未来静态分析技术的优化和发展, 从而实现静态缺陷检测工具的普及应用.     

静态测试C＋＋中定义未使用的变量

软件测试可分为静态测试和动态测试。静态测试就是在不实际运行程序的情况下发现程序中蕴含的问题。以C＋＋编程为例,可以发现在很多的程序中总是定义了大量的变量,但是程序并没有实际使用它们,这是一种非常不好的编程习惯,也是一种常见的故障模型。文中通过对该类问题进行分析,给出一种静态测试方法测试C＋＋中定义未使用的变量;