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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：CN105302724A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510755374.9
申请日：2015-11-05
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种基于混和效应移除的即时缺陷预测方法，包括下列步骤：1)软件变更度量的收集；2)移除变更度量与变更量度量的混和效应；3)建立无监督即时缺陷预测模型；4)提交变更序列给开发人员进行审查。本发明解决了目前传统即时缺陷预测方法存在的收集数据难度大、预测能力不足的问题，不仅可以简单有效的建立即时缺陷预测模型，同时还能大幅节约审查成本，从而充分利用有限的资源，更好的控制和提高软件产品质量。
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公开(公告)号：CN116048988A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310042641.2
申请日：2023-01-05
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供了一种基于长时执行测试程序过滤的编译器测试加速方法，主要包括下列步骤：1)对随机程序生成器生成的每一个测试程序进行插桩；2)给定短暂运行时间，对于没有在给定时间内运行结束的测试程序，获取测试程序运行时的覆盖信息；3)过滤覆盖信息超过设定阈值的测试程序。本发明提出将长时运行测试程序的检测问题转化为测试程序中超大循环或死循环的检测问题，在过滤掉潜在长时运行测试程序后，能够在有限的测试资源下执行更大量的测试程序，从而达到加速编译器测试过程的目的。
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公开(公告)号：CN115422082A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211161595.X
申请日：2022-09-22
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供了一种基于调试信息支撑的代码覆盖器缺陷检测方法，主要包括下列步骤：1)使用代码覆盖器为测试程序生成覆盖报告，获取代码覆盖信息；2)在调试器中单步调试运行程序，获取代码命中信息；3)在调试器中断点调试运行程序，获取代码命中信息；4)综合两种不同的调试策略下的命中计数，获得综合命中计数；5)比较代码覆盖信息和命中计数，检查是否违反预定义的异构蜕变关系；6)违反异构蜕变关系视为代码覆盖器中的缺陷。本发明利用调试信息对覆盖信息进行验证，解决了代码覆盖器测试中测试预言缺失的技术难题，且克服了现有方法的局限。该方法能有效检测覆盖器的缺陷，提高代码覆盖器质量。
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公开(公告)号：CN102521131A
公开(公告)日：2012-06-27
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117806976A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410060237.2
申请日：2024-01-11
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36 , G06F18/213
Abstract: 本发明提出了一种增强特征的安全冗余排错检查去除方法。该方法主要包含以下步骤：1)将用户代码转换为LLVM中间表示；2)识别出代码中的排错检查；3)计算出每个检查分支的静态特征，在计算静态特征时包括额外的操作符的特征；4)执行测试用例得到每个分支的动态特征；5)根据分支间的动态特征与静态特征判定分支是否冗余，去除冗余的排错检查。本发明利用了增强的特征来识别冗余的排错检查，提高了冗余排错检查去除方法的安全性。
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公开(公告)号：CN116932389A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310869091.1
申请日：2023-07-14
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36 , G06F18/214
Abstract: 本发明提出了一种基于大型预训练语言模型的求解器缺陷检测方法。该方法主要包括以下步骤：首先，将求解器标准库中的公式和历史触发缺陷的公式进行数据扩增作为训练集；其次，基于训练集使用“重训练‑微调”框架对预训练大模型进行定制化训练，以生成求解器的测试输入；最后，使用训练得到的模型生成求解器测试用例，并使用差分测试对多个求解器进行验证。该方法解决了针对求解器缺陷检测中测试用例难以高效生成和多样性测试输入难以生成的关键挑战。本发明提出的“重训练‑微调”框架能够利用预训练大语言模型学习求解器标准库和历史缺陷用例中的知识，从而生成合法有效、揭错能力强的测试输入。本发明为求解器缺陷检测提供了全新的解决方案。
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公开(公告)号：CN108021498A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201610977069.9
申请日：2016-11-04
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/368 , G06F11/3688
Abstract: 本发明提供一种基于软件可靠性增长模型的测试工作量分配方法，包括下列步骤：1)软件数据集的采集和处理；2)软件缺陷预测模型的构建；3)软件缺陷发现模型的构建；4)软件缺陷发现模型V0版本参数估计；5)软件缺陷发现模型V1版本参数估计；6)软件V1版本最优测试工作量分配。本发明是一种测试工作量分配方案，解决了目前如何在测试资源有限的情况下最大效益的测试出系统中缺陷的问题。该方案充分利用了先前软件版本的信息，来对当前版本的系统的测试工作量进行分配，从而最终可以发现最多数目的累积缺陷。
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公开(公告)号：CN115470138A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211161594.5
申请日：2022-09-22
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供了一种基于不同调试级别交叉验证的调试器缺陷检测方法，主要步骤：1)使用编译器将源码程序编译为可执行程序，可指定任意优化选项并启用调试选项；2)分别在源码级别和指令级别在调试器中单步调试运行可执行程序；3)跟踪和记录单步调试每前进一步时程序的状态，即动态调试信息；4)检查源码级单步调试和指令级单步调试记录的动态调试信息是否违反预定义的关系，若违反则视为调试器中的缺陷。本发明解决了调试器缺陷检测中无法检测单个调试器中的缺陷且误报率高的局限，基于不同调试级别交叉验证的方法为调试器缺陷检测提供了一套全新的解决方案。
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公开(公告)号：CN114780374A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202111593390.4
申请日：2021-12-23
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供了一种基于细粒度优化选项配置差分的编译器缺陷定位方法，主要步骤：1)识别缺陷相关和无关的细粒度优化选项；2)关闭缺陷无关优化选项以得到使用优化尽可能少地触发缺陷的优化配置；3)组合关闭各缺陷相关优化以搜索接近的未触发缺陷的优化配置；4)获取不同优化配置编译器自身的覆盖信息；5)使用基于频谱缺陷定位方法计算各代码行是缺陷代码行的可疑值；6)将代码行级别的可疑值聚合到文件级别，根据各文件的可疑值进行缺陷定位。本发明解决了现有编译器缺陷定位方法效率低且准确性不足等问题，用细粒度优化选项配置差分的方式代替见证测试程序的生成，能有效定位编译器的缺陷。
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