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公开(公告)号：CN104750499A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510196988.8
申请日：2015-04-21
Applicant: 南京大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明为一种基于约束求解和描述逻辑的Web服务组合方法：首先基于领域知识库的目标任务分解，设计各细粒度任务的优化目标，并提取任务接口的约束条件，然后通过约束求解得到细粒度任务的组合，再运用描述逻辑检测组合的有效性、合理性，避免流程冲突，得到合适的组合Web服务。本发明能有效性地组合Web服务，准确率显著提升；并且能够检测服务组合的逻辑正确性，使服务组合更加合理有效。
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公开(公告)号：CN104572445A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410787154.X
申请日：2014-12-17
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明为一种Web服务组合中BPEL流程数据竞争的检测方法：首先基于BPEL设计规则构造BPEL活动间的先后序关系集，并通过BPEL执行引擎插桩收集BEPL流程的执行轨迹；然后分析轨迹中对变量读写操作的活动是否满足先后序约束条件，从而判断是否存在数据竞争；最后再通过预测性分析方法检测隐藏的数据竞争，完成数据竞争的检测。本发明能有效降低数据竞争的误报率，召回率显著提升；并且能够提升检测效率，只需收集少量的运行轨迹，大大降低了人工成本。
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公开(公告)号：CN102521130B
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201110413498.0
申请日：2011-12-13
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种基于聚类不变式分析的错误定位方法，基于程序执行的不变式分析技术，收集程序执行过程中的语句频谱信息进行聚类，对各个类簇分别计算与变量相关的不变式；之后进行新的程序执行，根据新的执行所具有的程序频谱将其划分至某个聚类中，比较新的执行与所在聚类中已有的不变式，如果新的执行违反了已有的不变式，则认为该次执行为一次错误执行；最后根据上述信息进行错误定位。本发明根据已有执行的程序频谱进行聚类，将程序执行空间划分为多个部分，再将新的执行与所属聚类的不变式进行对比分析，节省了验证程序执行正确与否的人力，同时得到了更细粒度的与不同程序执行空间相对应的不变式，有利于程序员进行错误定位。
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公开(公告)号：CN102521131B
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201110413590.7
申请日：2011-12-13
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种基于动态基本块的测试用例约简方法，首先根据执行路径构建语句覆盖矩阵，然后将语句覆盖矩阵转换为动态基本块覆盖矩阵，通过最大划分策略MDS和均匀划分策略EDS两种简约策略约简需要人工检查结果的测试用例集来节约人力，再将约简后的测试用例集用于缺陷定位。本发明可以从初始的测试用例集中选择出一个规模小得多的测试用例子集，极大地降低了开发人员对测试用例输出结果进行判断的负担，并且使用此测试用例集进行缺陷定位的效果与使用约简前的测试用例集相比几乎不下降。
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公开(公告)号：CN102368226B
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201110306942.9
申请日：2011-10-10
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种自动化测试用例生成方法，基于扩展有限状态机可行路径分析，由于不可行路径的存在使得扩展有限状态机模型中生成测试用例仍然是一个难题，本发明通过路径可行性分析尽可能的避开不可行路径、自动化的生成测试用例和创建测试预言。特征是结合了静态分析和动态分析技术来找到一个较小的可行路径集合达到指定的路径覆盖准则，此外还给出了路径可行性评估策略，开发了可执行模型，通过运行时信息反馈和分散搜索ScatterSearch技术来自动生成测试数据和创建测试预言。静态和动态两种可行性分析技术的结合大大提高了测试用生成的效率，实际应用中可以减少测试过程的代价，提高软件测试的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102629229A
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201210052691.0
申请日：2012-03-02
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种联合差异性随机测试方法，通过PI识别随机生成的测试用例之间在程序内部结构上的差异性，通过测试用例间的欧几里得距离来识别测试用例在输入域上的差异性，然后联合这二者的差异，高效率地生成有效的测试用例集，为一种结合黑盒测试技术和白盒测试技术的自动化随机测试技术，本发明既改善了ART忽略程序结构所导致的测试用例冗余问题，也缓解了符号执行中的PC路径的复杂性问题，兼顾了软件测试中测试用例生成的高效率和高有效性。
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公开(公告)号：CN102063374A
公开(公告)日：2011-05-18
申请号：CN201110003162.7
申请日：2011-01-07
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种使用半监督信息进行聚类的回归测试用例选择方法，记录测试用例的执行覆盖信息，生成函数执行剖面，以量化形式表示测试用例；通过对历史测试结果的分析，获得测试用例之间的约束关系并应用半监督聚类算法分析测试用例，了解它们执行情况的异同，理解程序行为及测试用例之间的联系，在回归测试阶段有效降低测试用例数量并保持足够高的错误检测能力。本发明基于数据挖掘技术，通过测试用例所展现出的程序行为的内在联系来理解程序，使得测试用例的选择变得更加容易和自动化，从而可以更有效的使用这些测试用例进行回归测试，提高了测试用例选择的精确度，提高了回归测试的效率。
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公开(公告)号：CN110750297B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201910970630.4
申请日：2019-10-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明为一种基于程序分析和文本分析的Python代码参考信息生成方法：首先，对Python代码中的函数调用场景进行分类并提取项目中函数定义和注释作为函数的参考信息；其次，对于函数调用场景中函数来源(模块Module，类Class)可以确定的情况，使用静态分析工具生成函数调用图，建立函数调用和函数参考信息的一一映射关系；然后，考虑同名函数的情况，为了确定调用函数的Class实例的类型，使用基于文本分析技术的类型推导，给出推导的类型并根据类型建立函数调用和函数参考信息的一一映射关系；接着，针对类型无法推导的情况，基于协同过滤算法，为Class实例的函数调用推荐同名函数中对应的函数参考信息。
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公开(公告)号：CN111694570A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201910195658.5
申请日：2019-03-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明为一种基于静态程序分析与自然语言处理方法的JavaScript函数参数不匹配检测方法。首先为JavaScript项目中每个文件构造抽象语法树AST，遍历AST树并提取整个项目的定义函数和构造函数的程序相关信息；扫描分析整个项目的JavaScript文件，分别得到定义函数和调用函数的具体位置并构造项目的函数调用图；根据提取的注释信息，通过自然语言处理方法并结合概率推断参数的类型；根据提取的信息，分别对参数个数、参数命名、参数类型的不一致性进行检测，并给出项目中JavaScript函数参数不匹配的检测报告。
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公开(公告)号：CN107967208B
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201610915633.4
申请日：2016-10-20
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明为一种基于深度神经网络的Python资源敏感缺陷代码检测方法，包括下列步骤：1)获取同一软件的历史版本的源代码和待测版本的源代码；2)利用类型推断抽取各版本的资源敏感代码模式；3)抽取资源敏感代码模式的相关特征；4)计算缺陷代码模式和安全代码模式、缺陷代码模式和待测代码模式之间的各个特征相似度，生成特征向量，并得到训练集和测试集；5)用训练集训练深度神经网络模型进行特征合并，然后对测试集中的模式对用深度神经网络模型计算相关度并排序；6)在程序开发和维护阶段，根据相关度排序结果对可能发生错误的资源对象操作进行提醒，辅助开发和维护；本发明解决了目前存在缺乏针对Python语言资源敏感代码识别和缺陷代码检测的自动化方法等问题，进而降低软件风险，提高软件质量，从而提高开发者和维护者开发和维护软件的效率。
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