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基于传播引擎的指针引用错误检测 总被引:1,自引:0,他引:1
指针在C程序中应用广泛,指针引用错误多发且危害严重.目前代表性的检测工具由于使用方便性和检测精度不足以及难以处理大规模程序等原因,并不能满足实用需求.文中提出一种新型的错误检测方法,该方法基于域敏感、流敏感和上下文敏感的传播引擎,通过定义错误属性格、在源程序中对错误属性格值进行计算和传播来完成错误检测.在开放源码编译器Open64中实现了其原型系统Propagator.以空指针引用错误检测为实例研究内容,使用Apache、OpenSSH、gzip等应用领域广泛的典型应用为实验用例.与Saturn、Splint和Clang-SA进行对比,Propagator的平均检测时间仅为12s,误报率平均仅为13%,远低于对比工具,且没有发现漏报已知错误.上述结果表明,Propagator既提高了检测精度又保证了可扩展性,具有很好的实用前景. 相似文献
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定值-引用类错误是一类非常重要且常见的错误.当前,对这类错误的检测很难同时达到高精度和高可扩展性.通过合理组合敏感和不敏感的检测方法并控制两类方法的实施范围,可以同时达到高检测精度和高可扩展性.提出一种新颖的场景敏感的检测方法,该方法根据触发状态对潜在错误语句分类,识别不同类别语句的触发场景并实施不同开销的检测,在不降低精度的同时最小化检测开销.设计了一个多项式时间复杂度的流敏感、域敏感和上下文敏感的场景分析以进行分类,并基于程序依赖信息识别触发场景,仅对必要的触发场景实施路径敏感的检测.为上述方法实现了一种原型系统——Minerva.通过使用空指针引用错误检测为实例研究以及总代码规模超过290万行,最大单个应用超过200万行的应用验证,用例实验结果表明,Minerva的平均检测时间比当前先进水平的路径敏感检测工具Clang-sa和Saturn分别快3倍和46倍.而Minerva的误报率仅为24%,是Clang-sa和Saturn误报率的1/3左右,并且Minerva未发现漏报已知错误.上述数据表明,所提出的场景敏感的错误检测方法可同时获得高可扩展性和高检测精度. 相似文献
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异构无线网络接入技术的发展为移动流媒体技术应用带来了全新的机遇与挑战.流控制传输协议SCTP(Stream Control Transmission Protocol)的提出能够很好地实现异构无线网络间的透明无缝切换.为了研究未来泛在异构无线网络环境中的视频传输,设计了一种SCTP多宿环境下的流媒体QoS评测系统.实验结果表明,该方案能在异构无线网络环境下对不同网络拥塞和负载下的视频传输行为和服务质量进行有效的分析. 相似文献
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POA的CORBA应用研究与Java实现 总被引:3,自引:0,他引:3
CORBA是当前主流的分布式组件技术。ORB是CORBA规范的核心,而OS作为ORB的重要组成部分,在接收客户请求及定位对象乃至请求处理等许多方面都起着关键性的作用。POA是一种“便携式”的OA,它提供了在不同的ORB产品间的良好移植性。就POA的实现机理进行研究,并给出其Java实现。 相似文献
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针对移动异构网络环境网络参数动态变化、多路传输过程中数据包乱序引发的吞吐量下降等问题,提出一种基于BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)端到端时延预测的多路传输调度方法,通过BP神经网络的构建、训练和学习,实现对端到端传输时延的更准确预测,以此为基础,对子流拥塞状况及网... 相似文献
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随着AI内容生成、多媒体处理、VR视频等对于计算资源有着极大需求的互联网服务的快速发展,在可以遇见的将来,计算资源将成为网络中的稀缺资源.算力网络通过将算力作为网络基本单元之一来实现算力的网络化,为这些计算敏感的应用提供了行之有效的解决方案.得益于来自云—边—端等节点的计算资源,算力网络能够为大规模用户提供弹性泛在的计算调度.尽管算力网络具有广泛的应用前景,如何实现在这些地理分布的计算节点之间高效调度,计算资源对于算力网络的性能至关重要.提出了一种区块链赋能的资源调度(blockchain empowered resource allocation,BCERA)算法.不同于现有的资源调度方法,BCERA依赖于一个区块链结构来实现分布式、高效的计算资源调度.特别地,有别于现有的区块链结构,BCERA中的区块链节点通过求解任务调度优化问题来实现区块链的共识,从而在避免共识所带来的额外开销和时延的同时,还能提升系统的可扩展性和鲁棒性.计算资源调度问题被建模为一个马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)并通过强化学习方法来求解.除此之外,还设计了一个激励机制以鼓励计算节点贡献资源支持算力网络的运转.实验结果表明,所提出的方法能够有效提高资源调度性能.
相似文献9.
时至今日,调试仍然占据软件开发过程中近70%的时间;以断点的设置和检查为基础的传统交互式调试依旧是实际工作中最常用的错误定位手段.日常调试过程中,断点的选择和调试的效率主要依赖于调试人员自身的经验以及对所调试程序的理解程度.提出一种基于最小调试边界的断点自动生成方法.最小调试边界描述了一个由程序执行轨迹上一组轨迹点构成的结合.该集合具有对错误传播的阻隔性,以及所对应的程序状态规模最小化的特征.受益于最小调试边界(minimum debugging frontier set,简称MDFS)的错误阻隔性,一旦查明其上的程序状态是否符合设计预期,即可确定错误触发位置与该MDFS在程序执行轨迹上的先后顺序,将错误触发的范围限定在MDFS的一侧.而状态规模的最小化也减轻了用户检查断点处语句实例的开销.为评价断点质量,还制定了一组断点评价标准,用于考量断点与程序失效之间的关联性、断点本身的易判性以及对调试收敛的帮助.实验结果表明,采用该方法生成的断点具有检查开销低、加速调试收敛等优势;采用所提供的断点的调试流程,与基于经典错误定位方法的流程相比,能以更低的人工开销定位更多的错误. 相似文献
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