一种语义保持的C克隆代码无定型过程提取方法

克隆代码又被称为重复代码,是一种代码坏味,针对传统的保持语法结构不变的过程提取方法提取克隆代码时存在的对某些克隆代码无法直接提取的问题,提出一种新的语义保持的克隆代码无定型过程提取方法,该方法结合程序依赖图和抽象语法树对程序进行语义分析,取消了传统的保持语法结构不变的过程提取算法对语句结构一致性的约束,保留了语义一致性约束,从而解决了传统方法不易处理的连续但不能直接提取的克隆代码提取问题,降低了对未标记语句提升的需求,并且不需要对跳转语句进行特殊处理.实验结果表明该方法可以提取传统的保持语法结构不变的过程提取方法不能提取的克隆代码,提高了克隆代码过程提取的准确性和适用性.     

基于软件代码演化信息的克隆谱系提取方法

针对现有克隆演化模式分类不清晰、克隆谱系提取工具少且效率低等问题,提出了根据克隆代码映射关系和演化信息自动构建克隆谱系的方法。首先通过词频向量计算、代码行距以及克隆属性相结合分阶段映射版本间克隆;然后根据映射结果为克隆群和克隆片段添加演化模式;最后串联所有版本中的克隆映射关系和演化模式构建克隆谱系。对4款开源软件进行实验并人工验证,实验结果表明克隆谱系提取工具——ECG的可行性和高效性。此外,从提取结果中发现,在演化过程中约42%的克隆代码未发生变化,发生不一致变化的克隆代码约占3.48%,此类克隆可能会引入潜在bug需要被重点关注。该方法将为克隆代码质量评估和管理提供参考和支持。     

基于K-最近邻基站的移动手机自组网路由协议

通过分析AODV算法及其存在的问题,结合节点的移动速度和方向等信息, 提出了一种基于K-最近邻基站的移动手机自组网混合路由协议。在新协议中, 当网络的本地基础设施发生故障时,每个本地节点首先生成并维护一个K-最近邻基站信息表,然后基于该K-最近邻基站信息表,利用改进的AODV协议来进行按需路由。理论分析与仿真结果表明, 新算法的性能要优于传统的按需路由协议AODV,因此,更适合移动手机自组网中的路由。     

基于增强描述的代码搜索方法

如何有效地帮助程序员从目前的各种代码库中搜索与特定编程任务相关的代码,已成为软件工程重要的研究领域之一.本文提出了一种基于增强描述的代码搜索方法DERECS.该方法首先基于开源项目、问答系统等,构建一个代码-描述语料库,并分析代码及自然语言描述,提取方法调用和代码结构相关特征值,然后基于代码片段中的方法调用及代码片段的结构特征对代码进行描述增强,以减小被搜索的代码与自然语言查询语句之间的差异,扩大搜索的范围.本文使用真实自然语言查询语句作为测试基准,对DERECS进行验证.验证结果表明,DERECS的效果显著优于典型方法SNIFF和Krugle的查询结果.     

基于修改日志克隆代码跟踪及演化模式识别

针对当前克隆跟踪大多基于软件的发布版本,丢失了软件开发过程中克隆代码较多的变化信息,并且克隆演化模式定义不明确、不区分视角。提出一种基于修改日志克隆代码跟踪方法,并分三种视角（克隆群、克隆片段、克隆代码内容）识别演化模式。首先,将每次提交作为一个小版本,使用NiCad进行克隆检测;其次,基于Token编辑距离相似度克隆群初步映射;再次,基于修改日志克隆片段精准映射;然后,基于克隆片段映射结果修正克隆群映射;最后,分视角识别克隆演化模式。对6款开源软件总共近8?000个版本进行实验,结果表明超过97%的克隆稳定演化,而分离演化模式、合并演化模式、复杂演化模式均不超过0.01%,一致变化演化模式、不一致变化演化模式均不超过2%。在多款软件上与领域内较优秀的同类工具gCad进行对比实验,结果查全率（提高了2%）、查准率（提高了2%）明显高于gCad,而且同环境下速度比gCad快。     

基于bugs的克隆代码稳定性评估方法

针对克隆代码稳定性评价方法少且准确度低等问题,本文提出了一种以含bugs的代码文件修改频度为标准的评价克隆代码稳定性的方法。首先从软件版本管理系统中获取软件bug的修复日志并进行标准化处理;其次从bugs管理系统中获取软件bugs的详细描述信息,并利用bug的ID号和修复日志中的bug的ID号进行关联提取含bugs的代码文件;然后通过克隆检测工具检测获取软件系统中的克隆代码;并与含bugs的代码文件路径进行关联,提取出含bugs的克隆与非克隆代码;最后利用SVN diff工具统计含bugs的克隆代码和非克隆代码的修改频度,并对克隆代码的稳定性进行评估。对5款不同语言开发的软件系统进行实验,实验结果表明克隆代码修改频度较非克隆代码更少,且引起的bugs严重程度相对较低,同时表明此评估方法的可行性,为克隆代码的管理和维护提供依据。     

基于代码克隆检测的操作系统脆弱性分析方法

基于代码克隆检测技术进行软件脆弱性检测,是软件脆弱性静态分析中的一个重要方向.目前,已有软件脆弱性检测工具在面向大规模代码集的脆弱性检测方面存在不足,且缺乏针对操作系统脆弱性的优化.为此,基于代码克隆检测技术,提出了一种操作系统脆弱性检测方法.首先在一般的"代码表征—提取特征—特征比对"检测流程的基础上,加入了基于操作系统软件包类型和函数代码规模的预筛选机制,在进行代码表征之前排除大部分无关代码.其次选择函数基本信息、符号序列和控制流路径三个角度提取代码特征,逐级比较脆弱代码和待测代码的相似度.最后从公开脆弱性数据库获取脆弱样本,对典型开源操作系统进行了实验,结果显示预筛选能够有效缩减实验对象的代码规模,而检测结果的平均精确度达到了84％.     

基于独立成分分析和回归分析的人脸识别方法研究

传统的二维人脸识别方法的识别效果受人脸图像由于光照、表情、视角和饰物等的影响（统称为特殊人脸）很大。独立成分分析能有效地提取人脸特征,且所提取的特征具有高阶不相关性。回归分析具有良好的线性相关性分析能力。提出了基于独立成分分析和回归分析相结合的人脸识别方法,实验结果表明,与传统的主分量分析算法与K-最近邻分类器结合的人脸识别方法相比,该方法对特殊人脸图像的识别具有相当的优势。     

基于Token语义构建的代码克隆检测

传统的基于Token的克隆检测方法利用代码字符串的序列化特性,可以在大型代码仓中快速检测克隆.但是与基于抽象语法树(AST)、程序依赖图(PDG)的方法相比,由于缺少语法及语义信息,针对文本有较大差异的克隆代码检测困难.为此,提出一种赋予语义信息的Token克隆检测方法.首先,分析抽象语法树,使用AST路径抽象位于叶子节点的Token的语义信息;然后,在函数名和类型名角色的Token上建立低成本索引,达到快速并有效地筛选候选克隆片段的目的.最后,使用赋予语义信息的Token判定代码块之间的相似性.在公开的大规模数据集BigCloneBench实验结果表明,该方法在文本相似度较低的Moderately Type-3和Weakly Type-3/Type-4类型克隆上显著优于主流方法,包括NiCad、Deckard、CCAligner等,同时在大型代码仓上需要更少的检测时间.     

克隆代码映射的方法与应用

克隆代码是指重复或类似的代码片段,这些重复代码来自于“复制粘贴修改”的编程方式,此类代码会严重影响软件的可维护性。研究者们从各种角度来探索克隆代码的存在、发展和变化规律,对克隆代码进行追踪并发现在其演化过程中表现的特征和模式,从而更好地研究和管理,而克隆映射是整个研究过程的核心步骤。介绍了克隆相关概念及术语,详细阐述了不同类型的映射方法并总结方法的优缺点,说明了克隆映射在克隆演化分析和克隆质量评估方面的应用,对克隆映射的发展趋势进行了总结和展望。