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公开(公告)号：CN103150254B
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201310099998.0
申请日：2013-03-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于状态依赖概率建模的软件错误定位方法，本发明涉及计算机程序分析领域。本发明是要解决传统的软件错误定位方法定位精度低的问题，而提供了基于状态依赖概率建模的软件错误定位方法。步骤1：分别执行正确测试用例和错误测试用例，并分别对正确测试用例和错误测试用例建立状态依赖概率模型；步骤2：在步骤1的基础上，根据状态依赖概率模型，计算每个节点的可疑度；步骤3：将错误定位信息按可疑度进行降序排列，可疑度高的节点认定为更有可能出错的节点，即完成了对基于状态依赖概率建模的软件的错误进行定位。本发明应用于计算机程序分析领域。
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公开(公告)号：CN103020494A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210508663.5
申请日：2012-12-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F21/12
Abstract: 一种程序代码编程模式著作权归属检测模型及著作权归属检测方法，它涉及一种编程模式及程序代码著作权归属检测方法。本发明的目的是要解决现在的程序代码雷同检测方法和工具存在不能有效提取大规模程序集合中的编程模式，以及不考虑每个作者的历史数据，无法判定程序代码的著作权归属的问题。一种程序代码编程模式著作权归属检测模型由已知著作权归属的程序代码库、查询程序代码、编程模式及其索引文件、编程模式挖掘器、著作权归属分析器和著作权归属度列表组成。著作权归属检测方法：以待确认著作权归属的程序代码作为程序代码的编程模式的查询程序代码输入，即可得到著作权归属度列表。本发明主要提供一种程序代码的编程模式及著作权归属检测方法。
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公开(公告)号：CN103198016A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310099997.6
申请日：2013-03-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于联合依赖概率建模的软件错误定位方法，本发明涉及计算机程序分析领域。本发明是要解决传统的软件错误定位方法定位精度低的问题，而提供了基于联合依赖概率建模的软件错误定位方法。步骤1：分别执行正确测试用例和错误测试用例，并分别对正确测试用例和错误测试用例建立联合依赖概率模型；步骤2：在步骤1的基础上，根据联合依赖概率模型，计算每个节点的可疑度；步骤3：将错误定位信息按可疑度进行降序排列，可疑度高的节点认定为更有可能出错的节点，即完成了对基于联合依赖概率建模的软件的错误进行定位。本发明应用于计算机程序分析领域。
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公开(公告)号：CN103150254A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310099998.0
申请日：2013-03-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于状态依赖概率建模的软件错误定位方法，本发明涉及计算机程序分析领域。本发明是要解决传统的软件错误定位方法定位精度低的问题，而提供了基于状态依赖概率建模的软件错误定位方法。步骤1：分别执行正确测试用例和错误测试用例，并分别对正确测试用例和错误测试用例建立状态依赖概率模型；步骤2：在步骤1的基础上，根据状态依赖概率模型，计算每个节点的可疑度；步骤3：将错误定位信息按可疑度进行降序排列，可疑度高的节点认定为更有可能出错的节点，即完成了对基于状态依赖概率建模的软件的错误进行定位。本发明应用于计算机程序分析领域。
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公开(公告)号：CN102231134A
公开(公告)日：2011-11-02
申请号：CN201110216640.2
申请日：2011-07-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于静态分析的冗余代码缺陷检测方法，涉及基于静态分析的冗余代码缺陷检测方法，为了解决目前缺少成熟的对冗余代码及相关缺陷检测的方法的问题，它包括：步骤1、输入待测试程序，将其解析为抽象语法树；步骤2、分析可能包含显式幂等操作的语句，检测显式幂等操作；步骤3、对局部定义的变量，采用过程内部分析方法，检测冗余的赋值语句；步骤4、遍历程序的抽象语法树，在标准化后的程序依赖图的基础上查找包含缺陷的结构，检测死代码；步骤5、检测冗余的条件表达式；步骤6、检测隐式幂等操作；步骤7、检测冗余的函数参数；根据步骤2至7获得的六种缺陷的检测结果，给出缺陷检测报告。本发明适用于大规模程序代码的分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103198016B
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201310099997.6
申请日：2013-03-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于联合依赖概率建模的软件错误定位方法，本发明涉及计算机程序分析领域。本发明是要解决传统的软件错误定位方法定位精度低的问题，而提供了基于联合依赖概率建模的软件错误定位方法。步骤1：分别执行正确测试用例和错误测试用例，并分别对正确测试用例和错误测试用例建立联合依赖概率模型；步骤2：在步骤1的基础上，根据联合依赖概率模型，计算每个节点的可疑度；步骤3：将错误定位信息按可疑度进行降序排列，可疑度高的节点认定为更有可能出错的节点，即完成了对基于联合依赖概率建模的软件的错误进行定位。本发明应用于计算机程序分析领域。
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公开(公告)号：CN103020494B
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201210508663.5
申请日：2012-12-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F21/12
Abstract: 一种利用程序代码编程模式著作权归属检测模型检测著作权归属的方法，它涉及一种编程模式的程序代码著作权归属检测方法。本发明的目的是要解决现在的程序代码雷同检测方法和工具存在不能有效提取大规模程序集合中的编程模式，以及不考虑每个作者的历史数据，无法判定程序代码的著作权归属的问题。著作权归属检测方法：以待确认著作权归属的程序代码作为程序代码的编程模式的查询程序代码输入，即可得到著作权归属度列表。本发明主要提供一种著作权归属的检测方法。
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公开(公告)号：CN103136103A
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201310099877.6
申请日：2013-03-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种面向错误定位需求的测试用例约简方法，涉及一种面向错误定位需求的测试用例约简方法，属于软件动态测试领域，解决为软件错误自动定位提供有效的测试用例，进而提高错误定位精度的问题。包括如下步骤：用于数据预处理的步骤；基于语句覆盖向量和错误定位需求向量的用于测试用例约简的步骤；基于执行路径信息的用于测试用例约简的步骤；得到约简后的测试用例集。本发明可以为C，Java程序提供有效的测试用例，以提高错误定位的精度。
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公开(公告)号：CN103440122B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201310291941.0
申请日：2013-07-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 一种使用逆向扩展控制流图的静态函数识别方法，属于软件逆向工程领域。所述方法包括如下步骤：步骤1：建立区域逆向扩展控制流图的集合；步骤2：对逆向扩展控制流图去噪，删除构建过程中搜索出的非编译器能生成的节点；步骤3：删除和合并逆向扩展控制流图；步骤4：在逆向扩展控制流图中识别函数入口；步骤5：得到指定区域中多个函数的识别结果。与传统方法不同，本发明以函数的返回指令作为识别特征，以函数返回指令节点作为逆向搜索起点构建逆向扩展控制流图，能够在指定二进制代码区域中识别多个函数，并且能够有效识别传统静态识别方法无法识别的无特定头字节特征及无交叉引用的函数。
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公开(公告)号：CN101697121A
公开(公告)日：2010-04-21
申请号：CN200910073094.4
申请日：2009-10-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于程序源代码语义分析的代码相似度检测方法，涉及计算机程序分析技术和计算机软件的重复代码检测方法。它解决了现有的对语法表示不同但语义相似的代码的相似度检测准确度低、计算复杂度高，以及无法实现大规模程序代码相似度检测的问题。它的方法为：分别将待检测的两段源代码解析为两棵系统依赖图的控制依赖树，并分别执行基本代码标准化；利用度量值方法提取两棵基本代码标准化后的控制依赖树的候选相似代码控制依赖树；对提取的候选相似代码执行高级代码标准化操作；计算语义相似度，获得相似度结果，完成代码相似度检测；本发明适用于源代码剽窃检测、软件组件库查询、软件缺陷检测以及程序理解等场合。
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