基于序列挖掘的C克隆代碼及相關軟件缺陷的檢測.pdf

1、大量克隆代碼所導致的一系列問題已經成為大規(guī)模軟件開發(fā)、維護的主要障礙之一。為了更有效的檢測出大型軟件中的克隆代碼以解決其帶來的各種問題，各種克隆代碼的自動檢測工具應運而生，而它們的檢測效果也因應用不同的方法而瑕瑜互見。研究表明克隆代碼帶來的軟件缺陷在眾多軟件缺陷中占有很大的比重，但目前克隆代碼相關缺陷方面的研究剛剛起步。
　　本文首先對已有的基于頻繁子序列挖掘的克隆代碼檢測模型進行了如下改進：改進其頭文件預處理和詞法分析，提高了該

2、模型的運行效率；統(tǒng)一該模型程序語句的分行方式，限定克隆代碼碎片和合并范圍，改進碎片“合并-刪除”策略，并提出計算標識符沖突率刪除誤檢的方法，彌補了該模型漏檢、誤檢等檢測結果不準確的缺點，提高了該模型的執(zhí)行效率和準確性，為后續(xù)的克隆代碼缺陷檢測奠定了較好的基礎。
　　根據目前克隆代碼標識符不一致性缺陷和上下文不一致性缺陷的檢測方法，本文提出了基于序列挖掘的C克隆代碼及相關軟件缺陷檢測模型。該模型在改進的克隆代碼檢測模型基礎上，結合克

3、隆代碼標識符重命名不一致性概念，提出通過計算標識符未改變率檢測兩種克隆代碼標識符重命名不一致性缺陷的方法；結合克隆代碼上下文不一致性的相關概念，提出改進的上下文不一致性過濾規(guī)則和條件表達式匹配算法，從而進行克隆代碼上下文結構類別不一致性缺陷以及克隆代碼上下文條件謂詞不一致性缺陷的檢測。
　　實驗結果表明，本文的基于序列挖掘的C克隆代碼及相關軟件缺陷檢測模型很好地彌補了原克隆檢測模型的缺點，提高了模型的執(zhí)行效率，使得克隆代碼檢測結果