【摘 要】
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静态代码检测工具主动执行代码检查以及分析,有助于提前发现并预防错误,能够在很大程度上提高软件可靠性并降低软件开发和测试成本。但是由此带来的问题是静态分析往往产生大量伪缺陷报告,人工审查误报是必要的。人工审查会耗费大量的时间和精力,因此优化静态检测工具产生的报告很有必要。本文在大量分析缺陷检测结果的基础上,提出了一种基于机器学习的代码缺陷自动确认方法。本文首先分析真实缺陷和误报之间的差异,将缺陷代码
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静态代码检测工具主动执行代码检查以及分析,有助于提前发现并预防错误,能够在很大程度上提高软件可靠性并降低软件开发和测试成本。但是由此带来的问题是静态分析往往产生大量伪缺陷报告,人工审查误报是必要的。人工审查会耗费大量的时间和精力,因此优化静态检测工具产生的报告很有必要。本文在大量分析缺陷检测结果的基础上,提出了一种基于机器学习的代码缺陷自动确认方法。本文首先分析真实缺陷和误报之间的差异,将缺陷代码的度量元设计为缺陷所对应的变量的特征,提出了缺陷模式、控制流、数据这三种特征。然后给了每种特征的描述、分析以及提取策略。最后从全局内到达缺陷的路径上获取缺陷特征,将这些特征映射为机器学习向量,利用机器学习算法,实现了代码缺陷自动确认。本文所述的代码缺陷自动确认方法已经在缺陷检测系统(Defect Test System,DTS)中实现。基于特征提取结果,假如一个缺陷被确认是真实缺陷(或者误报),那么映射为特征向量后与之相同的缺陷也一定是真实缺陷(或者误报),同时,与其特征向量比较接近的缺陷极有可能也是真实缺陷(或者误报),这能减少开发人员确认缺陷的时间。本文对4个开源C工程的检测结果做实验,并与现有代码缺陷自动确认方法做比较。实验结果证明,该方法正确确认了约71%的缺陷,能较好地服务于DTS。
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