基于軟件執(zhí)行圖的行為特性的算法研究.pdf

1、大數(shù)據(jù)時代，軟件系統(tǒng)規(guī)模與應用領域的日益復雜，使得軟件動態(tài)執(zhí)行軌跡需要新的處理模式才能成為具有更強決策力與洞察力的信息資產(chǎn)。因此，如何有效地挖掘軟件的內(nèi)在特征，基于軟件動態(tài)執(zhí)行軌跡實現(xiàn)其行為特性的建模與算法的研究，成為軟件開發(fā)質(zhì)量的基本保障，有助于軟件在適用領域的合理應用及發(fā)展。本課題利用數(shù)據(jù)挖掘技術，從海量的軟件執(zhí)行軌跡中挖掘用戶感興趣的行為模式，以適用于廣泛的軟件安全分析、軟件質(zhì)量評估、軟件漏洞挖掘等領域。
　　首先，提出一種

2、基于軟件動態(tài)執(zhí)行軌跡的軟件執(zhí)行圖的構建方法?；谲浖牟煌６龋褂梅植己瘮?shù)生成不同粒度下的單元項權重、序列效用值等參數(shù)，采用深度優(yōu)先遍歷的方法構建軟件執(zhí)行序列，將每一條序列作為軟件的一次函數(shù)執(zhí)行序列，并最終形成軟件動態(tài)執(zhí)行序列集合。
　　其次，提出一種基于有希望擴展的高效用序列模式挖掘算法。該算法將軟件執(zhí)行軌跡序列化，設計了表結構Pre-Utility-List用于存儲模式的效用信息和索引。為存儲長度為2的序列效用值，提出了PE

3、US結構，并基于此提出一種潛在高效用模式的剪枝策略，有助于模式效用上界值的降低。
　　再次，提出一種基于軟件執(zhí)行圖的Top-k高效用路徑模式挖掘算法?；谲浖?zhí)行序列中函數(shù)的調(diào)用順序及依賴關系，提出了預插入策略Pre-insertion，以提高初始效用閾值。排序策略Sorting和過濾策略Filtering的使用有助于較早地擴展?jié)撛诟咝в媚Ｊ?，以提高算法效率?br>　　最后，對本文提出的算法用Java語言在Windows平臺下進