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计算机科学
计算机科学

朱完元

月刊

1002-137X

jsjkx12@163.com

023-63500828

401121

重庆市渝北区洪湖西路18号

计算机科学/Journal Computer ScienceCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊的读者对象是：大专院校师生，从事计算机科学与技术领域的科研、生产人员。办刊宗旨是：坚持“双百”方针，活跃计算机科学与技术领域的学术气氛，重点报导国内外计算机科学与技术的发展动态，为我国的计算机科学与技术立于世界之林、达到国际先进水平奋斗而矢志不渝。
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    基于次模函数最大化的测试用例集约简

    文进张星宇沙朝锋刘艳君...
    75-84页
    查看更多>>摘要：随着软件回归测试规模的不断增大和成本的不断增加,测试用例集约简对于提高软件的回归测试效率显得愈发重要.在选取测试用例子集时,需考虑该子集的代表性和多样性,并采用一个有效的算法来求解.针对该测试用例集约简问题,文中提出了一种基于次模函数最大化的算法SubTSR.尽管引入的离散优化问题是NP-hard问题,但文中利用其目标函数的次模性,采用启发式贪心搜索,求得有近似度保证的次优解.在15个数据集上对SubTSR算法与其他测试用例集约简算法展开实验,针对平均错误检出率、错误检测损失率、首次错误检出位等指标,尝试改变LDA处理中的主题个数以及衡量测试用例相似度的距离,以验证SubTSR算法的有效性.实验结果表明,SubTSR算法在错误检出性能上较其他算法有着较大提升,且在多个数据集上的表现保持相对稳定.在主题个数变化引起文本表示变化时,采用曼哈顿距离的SubTSR算法的性能相较其他算法仍能保持相对稳定.

    软件测试测试用例集约简错误检测主题模型次模函数

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    基于深度优先搜索的模糊测试用例生成方法

    李毅豪洪征林培鸿
    85-93页
    查看更多>>摘要：模糊测试是挖掘网络协议漏洞的重要方法之一.现有的模糊测试方法存在覆盖路径不完全、效率低下等问题.为了解决这些问题,文中提出了基于深度优先搜索的模糊测试用例生成方法,该方法将状态机转换成有向无回路图,以获得状态迁移路径,并通过提高测试用例在发送报文中的占比来提升模糊测试效率.该方法主要包括合并状态迁移、消除循环路径、搜索状态迁移路径、标记重复状态迁移和基于测试用例引导的模糊测试5个阶段.在合并状态迁移阶段,将首尾状态相同的状态迁移进行合并.在消除循环路径阶段,根据深度优先搜索判断图中的循环,并通过删除边将状态机转换成有向无回路图.在搜索状态迁移路径阶段,搜索有向无回路图从初始状态到终止状态的全路径,并对原状态机图使用Floyd算法补充被去除的边构造测试路径,以确保充分测试状态机中的每一个状态迁移.在标记重复状态迁移阶段,对重复状态迁移进行标记,避免对重复的状态迁移进行反复测试,以缩减测试的冗余.在基于测试用例引导的模糊测试阶段,生成针对状态迁移的测试用例,并将测试用例均匀分发到重复的状态迁移上,其中的部分测试用例能够起到引导状态迁移的作用,对被测目标进行模糊测试.实验结果表明,所提方法能够取得更高的有效测试用例比例.

    模糊测试漏洞挖掘有状态协议协议状态机深度优先搜索

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    基于多维度特征和混合神经网络的代码可读性评估方法

    米庆郭黎敏陈军成
    94-99页
    查看更多>>摘要：对代码可读性进行定量、准确的评估是有效保障软件质量、降低沟通成本以及维护成本、提高软件开发和演化效率的重要途径.然而,现有的针对代码可读性评估的研究方案大多是基于特征工程的,受到源代码表征方式、技术手段等多方面因素影响,其评估准确率并不高.为此,文中采用深度学习作为主要技术手段,提出了一种基于多维度特征和混合神经网络的代码可读性评估方法,通过整合并运用各种单一神经网络的优势,从字符级、词条级等不同维度挖掘源代码中蕴含的结构信息和语义信息,最终实现对代码可读性的量化评估.实验表明,该方法能够获得高达84.6％的评估准确率,比单独使用卷积神经网络提升了9.2％,比单独使用循环神经网络模型提升了6.5％,并且其表现优于现有的5个可读性模型,验证了所提出的多维度特征和混合神经网络的有效性.

    代码可读性代码表征深度学习代码分析软件质量保障

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    基于情境感知的API个性化推荐

    陈晨周宇王永超黄志球...
    100-106页
    查看更多>>摘要：在软件开发的过程中,开发人员在遇到编程困境时通常会检索合适的API来完成编程任务.情境信息和开发者画像在有效的API推荐中起着至关重要的作用,却在很大程度上被忽视了.因而文中提出了一种基于情境感知的API个性化推荐方法.该方法利用程序静态分析技术,对代码文件做抽象语法树解析,提取信息构建代码库,并对开发者API使用偏好建模.然后计算开发者当前查询语句与历史代码库中查询的语义相似度,检索出top-k个相似历史查询.最终利用查询语句信息、方法名信息、情境信息以及开发者API使用偏好信息对API进行重排序并推荐给开发者.通过模拟编程任务开发的不同阶段,使用MRR,MAP,Hit,NDCG评估指标来验证所提方法的有效性.实验结果表明,所提方法的API推荐效果优于基准方法,能够为开发者推荐更想要的API.

    API推荐程序静态分析情境感知开发者画像

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    进化算法与符号执行结合的程序复杂度分析方法

    周晟伊曾红卫
    107-116页
    查看更多>>摘要：程序的最坏执行路径是计算程序复杂度的一项重要指标,有助于发现系统可能存在的复杂性漏洞.近年来将符号执行应用于程序复杂度分析的研究取得了不小的进展,但现有方法存在通用性较差、分析时间较长的问题.文中提出一种面向最坏路径探测的进化算法——EvoWca,其核心思想是利用程序在较小输入规模下的已知最坏路径特征指导较大输入规模下初始路径集合的构建,然后模拟进化算法,对路径进行组合、突变和选择迭代,使得在搜索范围内探测到的最坏路径逼近于最坏时间复杂度对应的路径.基于该算法实现了一个用于程序复杂度分析的原型工具EvoWca2j,使用该工具和已有技术对一组Java程序进行最坏路径探索和执行效率评估,实验结果表明,相比现有方法,EvoWca2j的通用性和探索效率都有明显提高.

    复杂度分析符号执行进化算法路径探测最坏执行路径

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    基于卷积神经网络的代码注释自动生成方法

    彭斌李征刘勇吴永豪...
    117-124页
    查看更多>>摘要：自动化代码注释生成技术通过分析源代码的语义信息生成对应的自然语言描述文本,可以帮助开发人员更好地理解程序,降低软件维护的时间成本.大部分已有技术是基于递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的编码器和解码器神经网络实现的,但这种方法存在长期依赖问题,即在分析距离较远的代码块时,生成的注释信息的准确性不高.为此,文中提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的自动化代码注释生成方法来缓解长期依赖问题,以生成更准确的注释信息.具体而言,通过构造基于源代码的CNN和基于AST的CNN来捕获源代码的语义信息.实验结果表明,与DeepCom和Hybrid-DeepCom这两种最新的方法相比,在常用的BLEU和METEOR两种评测指标下,所提方法能更好地生成代码注释,且执行时间更短.

    程序理解代码注释生成卷积神经网络长短期记忆网络

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    基于程序转化的SCADE模型检测

    冉丹陈哲孙毅杨志斌...
    125-130页
    查看更多>>摘要：SCADE同步语言是一种常用的嵌入式系统程序设计语言.在航空、航天、交通等安全关键领域的装备研发中,SCADE同步语言通常被用于实现实时嵌入式自动控制系统.SCADE语言是工业级的开发工具,它源于Lustre语言,并在其基础上增加了更多的语言结构来精简代码.目前,相比Lustre语言,SCADE程序模型检测的学术研究相对落后.为此,文中提出了一种对SCADE程序进行模型检测的方法并实现了一款SCADE模型检测工具,该方法的核心思想是基于程序转化,即把SCADE程序经过词法分析、语法分析、抽象语法树生成与化简等操作最终转化为等价的Lustre程序,然后用JKind与SMT求解器完成模型检测.此外,通过理论推导和大量实验证明了工具的模型检测的正确性.实验结果表明,功能相同的两个SCADE和Lustre测试用例模型的检测结果相同,但SCADE程序的模型检测效率相对较低.

    模型检测安全有限状态机词法分析语法分析抽象语法树JKind

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    噪声可容忍的软件缺陷预测特征选择方法

    滕俊元高猛郑小萌江云松...
    131-139页
    查看更多>>摘要：通过对缺陷数据集进行挖掘,缺陷预测模型能够提前预测出被测软件中的缺陷模块,帮助测试人员实现更有针对性的测试,而普遍存在的数据集标签噪声会影响预测模型的性能.已有的特征选择方法很少对噪声可容忍性进行针对性设计,同时在主流的具有噪声容忍能力的特征选择框架中策略选取只能依靠经验手动执行,难以在软件工程实践中得到应用.鉴于此,文中提出一种噪声可容忍的软件缺陷预测特征选择方法NTFES(Noise Tolerable FEature Selection),即通过Bootstrap抽样技术生成多个自助样本集,在自助样本集上基于近似马尔可夫毯将特征进行分组并采用两种启发式特征选择策略从每个组中选出候选特征,随后利用遗传算法在候选特征空间中搜索最优特征子集.为了验证NTFES方法的有效性,选择了NASA MDP软件项目集作为实验对象并对标签注入噪声以获得带有噪声标签的数据集,通过控制标签噪声比例对NTFES方法以及其他基准方法(如FULL,FCBF,CFS)进行了比较.实验结果表明:在可接受的标签噪声比例下,NTFES方法不仅具有更高的分类性能,还具有更好的噪声可容忍性.

    软件测试软件缺陷预测特征选择标签噪声噪声可容忍

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    面向缺陷定位的代码搜索引擎

    常建明薄莉莉孙小兵
    140-148页
    查看更多>>摘要：随着软件项目规模的扩大以及软件复杂性的增加,缺陷修复的难度越来越大.其中,绝大多数缺陷问题都是由代码的错误编写导致的,在软件缺陷修复过程中开发维护人员需要花费大量的时间定位并修改缺陷代码.针对这个问题,对缺陷报告以及对应的项目变更信息进行整合,根据代码抽象语法树结构信息计算代码块与缺陷报告之间的关系,从而构建缺陷-代码知识库.在此知识库的基础上构建面向缺陷定位的代码搜索引擎,以向用户推荐更全面的缺陷定位信息,包括相似缺陷报告、相关缺陷代码文件以及缺陷代码块,从而帮助开发和维护人员及时有效地定位缺陷.实验结果说明,相比现有的缺陷定位方法,所提方法能够更准确地定位缺陷代码文件,并且可有效定位到代码粒度.

    缺陷定位缺陷报告抽象语法树代码搜索

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    基于图神经网络的软件系统中关键类的识别

    张健雄宋坤何鹏李兵...
    149-158页
    查看更多>>摘要：软件系统中通常存在一些在拓扑结构上处于核心位置的关键类,这些类上的缺陷往往会给系统带来极大的安全隐患,识别关键类对工程师理解或维护一个软件系统至关重要.针对这一问题,提出一种基于图神经网络的关键类识别方法.首先利用复杂网络理论,将软件系统抽象为软件网络;其次结合无监督网络节点嵌入学习以及邻域聚合的方式,构建一个编码-解码(encoder-decoder)框架,提取软件系统中类节点的表征向量;最后利用Pairwise排序学习实现网络中节点的重要性排序,从而实现软件系统中关键类的识别.为验证所提方法的有效性,选取4个Java开源软件作为实验对象,并与常用的5种节点重要性度量方法以及2个已有工作进行对比分析.实验结果表明:与介数中心性、K-core、接近中心性、节点收缩法和PageRank等方法相比,该方法识别关键类的效果更好;另外,相比已有工作,在前15％的关键类节点中,所提方法的召回率和准确率的提高幅度均在10％以上.

    软件网络关键类识别网络嵌入图神经网络排序学习

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