基于预训练模型和多层次信息的代码坏味检测方法

目前已有的代码坏味检测方法仅依赖于代码结构信息和启发式规则, 对嵌入在不同层次代码中的语义信息关注不够, 而且现有的代码坏味检测方法准确率还有进一步提升的空间. 针对该问题, 提出一种基于预训练模型和多层次信息的代码坏味检测方法DeepSmell, 首先采用静态分析工具提取程序中的代码坏味实例和多层次代码度量信息, 并...     

基于深度学习的数据竞争检测方法

针对目前已有的基于深度学习的数据竞争检测方法提取特征单一和准确率低的问题,提出一种基于深度学习的数据竞争检测方法DeleRace,该方法首先利用程序静态分析工具WALA从多个实际应用程序中提取指令、方法和文件等多个级别的特征,对其向量化并构造训练样本数据;然后通过ConRacer工具对真实数据竞争进行判定进而标记样本数据,采用SMOTE增强算法使正负数据样本分布均衡化;最后构建并训练CNN-LSTM深度神经网络进行数据竞争检测.从DaCapo,JGF,IBM Contest,PJBench基准测试程序套件中分别选取26个不同应用领域的基准测试程序进行训练数据样本抽取和数据竞争检测,结果表明DeleRace的数据竞争检测准确率为96.79%,与目前已有的基于深度学习的检测方法DeepRace相比提升了4.65%.此外还将DeleRace与已有的动态数据竞争检测工具(Said和RVPredict)和静态数据竞争检测工具(SRD和ConRacer)进行比较,验证了DeleRace的有效性.