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路径敏感的源码关联变量模式挖掘及缺陷检测
被引量:
1
1
作者
于秀梅
梁彬
+2 位作者
陈红
谢素斌
王眉林
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2012年第4期691-698,共8页
大量而广泛存在的源码系统使得软件源码的安全问题日益重要.文中在大型源码系统中采取路径敏感的方式挖掘关联变量访问规则,并自动检测系统中因不一致访问关联变量引发的源码缺陷.通过结合程序源码的逻辑信息及路径敏感信息,挖掘出其中...
大量而广泛存在的源码系统使得软件源码的安全问题日益重要.文中在大型源码系统中采取路径敏感的方式挖掘关联变量访问规则,并自动检测系统中因不一致访问关联变量引发的源码缺陷.通过结合程序源码的逻辑信息及路径敏感信息,挖掘出其中的源码关联变量,避免路径非敏感方法带来的错误.对路径敏感方法挖掘源码关联变量中面临的主要挑战:路径权重不均、路径爆炸问题,提出较高效的解决办法.在Linux源码系统中验证方法的正确性和高效性,实验结果表明该方法可高效、准确提取模式.
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关键词
数据挖掘
路径敏感分析
关联变量模式
源码缺陷检测
原文传递
题名
路径敏感的源码关联变量模式挖掘及缺陷检测
被引量:
1
1
作者
于秀梅
梁彬
陈红
谢素斌
王眉林
机构
中国人民大学信息学院
中国信息安全测评中心
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2012年第4期691-698,共8页
基金
国家自然科学基金项目(No.60873213
91018008
+2 种基金
61070192)
北京市自然科学基金项目(No.4082018)
核高基重大专项项目分课题(No.2010ZX01042-001-002-002)资助
文摘
大量而广泛存在的源码系统使得软件源码的安全问题日益重要.文中在大型源码系统中采取路径敏感的方式挖掘关联变量访问规则,并自动检测系统中因不一致访问关联变量引发的源码缺陷.通过结合程序源码的逻辑信息及路径敏感信息,挖掘出其中的源码关联变量,避免路径非敏感方法带来的错误.对路径敏感方法挖掘源码关联变量中面临的主要挑战:路径权重不均、路径爆炸问题,提出较高效的解决办法.在Linux源码系统中验证方法的正确性和高效性,实验结果表明该方法可高效、准确提取模式.
关键词
数据挖掘
路径敏感分析
关联变量模式
源码缺陷检测
Keywords
Data Mining, Path Sensitive Aralysis, Defect Detection Multi-Variable Access Correlation, Source Code
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
路径敏感的源码关联变量模式挖掘及缺陷检测
于秀梅
梁彬
陈红
谢素斌
王眉林
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2012
1
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