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董玉坤 《计算机工程与应用》2016,52(22):9-14
为实现基于静态分析技术充分地检测出C程序中的空指针引用缺陷,提出了一种基于属性可靠分析的缺陷检测方法。首先介绍了空指针引用缺陷模式及特征。然后针对空指针引用缺陷的检测特点提出了属性可靠分析理论,并将指针的指向属性描述为一个属性格。通过提出的抽象内存模型,基于给出的每种程序语句上的迁移实现指针指向属性的可靠分析,根据得到的每个被引用指针的指向属性进而实现空指针引用缺陷的检测。通过对五个实际工程的检测结果分析表明,方法可充分检测出C程序的空指针引用缺陷。 相似文献
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针对电网企业资产设备管理中,设备招标采购无法获得设备运行状态信息、设备运维检修无法获取设备安装调试信息等信息断流问题,提出建立一种基于BOM结构树和RFID的设备管理系统。通过赋予设备RFID标签,贯穿在设备规划设计、招标采购、工程建设、运行维护、退役处置等各业务环节数据;同时,开发物资仓储移动作业、工程建设数据录入、设备移动巡检等移动应用实现数据在设备全生命周期的流转。通过开发设备单体成本分摊与归集和供应商综合评价指导设备采购,进而加强电网企业资产运行状态全过程监测能力,提升资产精益化管理水平,优化电网企业资产运营策略。 相似文献
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基于区域内存模型的C程序静态分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高程序的静态分析精度,提出了一种应用基于区域的符号化三值逻辑(region-based symbolic threevaluedlogic,简称RSTVL)的静态分析方法.RSTVL能够描述C程序运行时内存中数据结构的形态信息与变量的存储状态,以及可寻址表达式间的各种关系,包括指向关系、层次关系与取值逻辑关系.为了提高静态分析的精度,提出了一种基于RSTVL的流敏感、域敏感的过程内分析与基于符号化函数摘要的上下文敏感的过程间分析,能够精确地分析出每个程序点上的形态信息、数据流信息与指针指向关系.实验结果表明,相对于基于符号化三值逻辑的方法,该分析方法在保证一定分析效率的前提下,能够实现较高准确度的分析. 相似文献
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C程序中数组、malloc动态分配后的连续内存等顺序存储结构被大量使用,但大多数传统的数据流分析方法未能充分描述其结构及其上的操作,特别是在利用指针访问顺序存储结构时,传统的分析方法只关注了指针的指向关系,而未讨论指针可能发生偏移的数值信息,且未考虑发生偏移时可能存在越界的不安全问题,导致了对顺序存储结构分析不精确.针对以上不足,首先对顺序存储结构进行抽象建模,并对顺序存储结构与指针结合使用时的指向关系与偏移量进行有效表示,建立了用于顺序存储结构的抽象内存模型SeqMM;其次,归纳总结C程序中顺序存储结构涉及的指针相关迁移操作、谓词操作及遍历顺序存储结构的循环操作,提出了安全范围判别保证操作安全性;之后,针对函数调用时形参指针引用顺序存储结构与实参的映射过程进行过程间推导规则设计;最后,基于上述分析,提出了一种内存泄漏缺陷检测算法,对5个开源C工程的内存泄漏缺陷进行检测.实验结果表明,所提出的Seq MM能够有效地刻画C程序中的顺序存储结构及其涉及的各种操作,其数据流分析结果能够用于内存泄漏的检测工作,同时在效率和精度之间取得合理的权衡. 相似文献
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信息资源的整合是高校信息化建设中极为重要的内容,本文界定了信息资源整合的内涵,分析了高校信息系统资源的现状和信息资源系统整合的主要目标内容,提出了高校信息资源系统整合的方法和实现途径。 相似文献
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程序自动修复技术是保证软件质量、提高开发效率的有效手段. 目前, 大多数自动修复工具使用测试用例作为补丁正确性验证的最终方法, 有限的测试用例难以对程序进行充分的测试, 因此自动修复工具生成的补丁集合包含大量的不正确补丁. 为了识别不正确补丁, 我们采用对比缺陷修复前后成功测试的执行路径以及生成测试用例的方法来识别修复补丁的有效性, 以解决自动修复工具精度低的问题. 我们的方法评估了来自6个经典的自动修复工具生成的132个补丁, 并成功地排除了80个不正确的补丁并且没有排除正确的补丁, 这表明我们的方法可以有效地排除不正确补丁, 并且提高自动修复工具的精度. 相似文献
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随着软件系统的规模越来越庞大,如何快速高效地预测软件中的程序缺陷成为一个研究热点。最近的研究引入了深度学习模型,使用神经网络提取代码特征构建分类器进行缺陷预测。针对现有的神经网络只在单层面、单粒度上提取代码特征,导致特征不够丰富,造成预测精度不高的问题,提出了一种基于特征融合的软件缺陷预测框架。通过将程序解析为抽象语法树(abstract syntax tree,AST)以及Token序列两种不同的程序表示方式,利用树卷积神经网络以及文本卷积神经网络分别提取代码的结构和语义特征进行特征融合,从而提取到更丰富的代码特征用于缺陷预测。同时改进了AST和Token序列提取方法,降低模型复杂度。选择使用公共存储库PROMISE中的公开数据集作为实验数据集,采用softmax分类器预测得到最终的预测结果。实验结果表明,该框架在实验数据集上可以获得比已有方法更高的F1-score。 相似文献
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基于缺陷关联的静态分析优化 总被引:2,自引:0,他引:2
缺陷检测一般包括静态分析与人工审查两个阶段.静态检测工具报告大量缺陷,但是主要的缺陷确认工作仍由人工完成,这是一件费时、费力的工作.巨大的审查开销可能会导致软件开发人员拒绝使用该静态缺陷检测工具.提出一种可靠的基于缺陷关联的静态分析优化方法,能够分组静态检测工具所报告的缺陷,在分组后的任意一组缺陷中,如果其主导缺陷被证明是误报(或者是真实的),就能确认其他缺陷也是误报(也是真实的).实验结果表明,基于缺陷关联的静态分析优化方法在较小的时间和空间开销下减少了22%的缺陷审查工作,能够较好地适应于大型的关键嵌入式系统程序缺陷检测. 相似文献
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