005-研究方案及可行性分析-任務(wù)分工余嘯

1、3擬采取的研究方案及可行性分析擬采取的研究方案及可行性分析（包括研究方法、技術(shù)路線、實(shí)驗(yàn)手段、關(guān)鍵技術(shù)等說明）；研究方法研究方法（任務(wù)分工（任務(wù)分工余嘯余嘯11寫一下，比較簡單，文字照著圖寫一下，比較簡單，文字照著圖1和樣本文字套一下，郭峻和樣本文字套一下，郭峻材再刷一下；我最后再刷一下）材再刷一下；我最后再刷一下）基于以往在軟件研究方面的積累，緊密圍繞上述目標(biāo)、研究內(nèi)容和關(guān)鍵問題，本項(xiàng)目擬從基本方法研究、模型、關(guān)鍵技術(shù)研究，以及技術(shù)方

2、法驗(yàn)證四個(gè)方面相結(jié)合的方式，對(duì)基于BigCode深度背景增強(qiáng)的roid代碼反混淆開展研究。結(jié)合研究內(nèi)容，相應(yīng)的整體研究方案由6個(gè)研究步驟組成(圖3)：基本方法部分包括步驟(一)“面向roid代碼反混淆基于BigCode遷移分析的代碼背景信息增強(qiáng)方法”；模型部分包括步驟(二)“基于代碼分析多任務(wù)的代碼語義模型”；關(guān)鍵技術(shù)研究部分包括步驟(三)“BigCode背景信息深度增強(qiáng)的roid代碼反混淆”、步驟(四)“roid代碼反混淆的優(yōu)化”和步

3、驟(五)“roid代碼反混淆的質(zhì)量評(píng)估”；技術(shù)方法驗(yàn)證部分包括步驟(六)“深度背景增強(qiáng)的roid代碼反混淆驗(yàn)證”。3、BigCode背景信息深度增強(qiáng)的roid代碼反混淆3.1roid混淆代碼的規(guī)則與統(tǒng)計(jì)分析3.2BigCode背景信息深度增強(qiáng)的roid代碼反混淆?基于神經(jīng)語言模型的roid代碼反混淆模型構(gòu)建?BigCode背景信息深度增強(qiáng)的roid代碼反混淆模型3.3基于混淆差異性的反混淆代碼分析4、roid代碼反混淆的優(yōu)化4.1基于多

4、源數(shù)據(jù)的roid代碼反混淆優(yōu)化4.3谷歌roid編碼規(guī)范指導(dǎo)的反混淆代碼優(yōu)化4.2基于混淆差異性的roid代碼反混淆優(yōu)化5.1人（專家）機(jī)結(jié)合的反混淆代碼質(zhì)量評(píng)估5.2基于目標(biāo)任務(wù)的roid代碼反混淆模型質(zhì)量評(píng)估5、roid代碼反混淆的質(zhì)量評(píng)估1、面向roid代碼反混淆基于BigCode遷移分析的代碼背景信息增強(qiáng)方法A、基本方法C、關(guān)鍵技術(shù)6、深度背景增強(qiáng)的roid代碼反混淆驗(yàn)證指導(dǎo)指導(dǎo)檢驗(yàn)反饋支持B、模型D、方法、模型、技術(shù)驗(yàn)證檢驗(yàn)研

5、究目標(biāo)(1)實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)研究目標(biāo)(2)實(shí)現(xiàn)反饋指導(dǎo)2、基于代碼分析多任務(wù)的代碼語義模型2.1BigCode多種代碼分析任務(wù)梳理與反混淆任務(wù)背景信息代碼集構(gòu)建2.2基于代碼分析多任務(wù)的代碼語義模型構(gòu)建反饋研究目標(biāo)(4)5.3基于優(yōu)質(zhì)測試集的roid代碼反混淆模型質(zhì)量評(píng)估研究目標(biāo)(3)實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)一、基于隱性情境挖掘的API微環(huán)境的組合服務(wù)方法二、基于隱性情景挖掘的API樣例代碼的混合推薦四、基于正交分類語義的API樣例代碼資源空間模型五、基于

6、語義鏈網(wǎng)絡(luò)的API情境知識(shí)圖譜六、API微環(huán)境服務(wù)的支持工具三、API微環(huán)境服務(wù)的語義挖掘增強(qiáng)機(jī)制研究目標(biāo)(1)研究目標(biāo)(2)反饋反饋反饋支持指導(dǎo)檢驗(yàn)檢驗(yàn)B、關(guān)鍵技術(shù)支持實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)A、基本方法C、支持工具（套件）D、方法、技術(shù)、軟件工具驗(yàn)證實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)研究目標(biāo)(4)研究目標(biāo)(3)七、基于隱性情境挖掘的API微環(huán)境服務(wù)的驗(yàn)證API樣例代碼構(gòu)成的微環(huán)境(由不同情境劃分的代碼信息空間)圖4、“基于隱性情境挖掘的API微環(huán)境組合服務(wù)方法和關(guān)鍵技術(shù)”的

7、研究方法■方法研究與關(guān)鍵技術(shù)研究之間：步驟(1)“基于隱性情境挖掘的API微環(huán)境的組合服務(wù)方法”的研究成果作為制定的服務(wù)基本方法用于指導(dǎo)方案的關(guān)鍵技術(shù)研究?！鲫P(guān)鍵技術(shù)研究內(nèi)部：，步驟(2)“基于隱性情境挖掘的API樣例代碼的混合推薦”、步驟(4)“基于正交分類語義的API樣例代碼資源空間模型”和步驟(5)“基于關(guān)聯(lián)語義鏈網(wǎng)絡(luò)的API情境知識(shí)圖譜”屬于并行開展的信息獲取技術(shù)，共同形成步驟（1）組合服務(wù)方法的支撐技術(shù)。項(xiàng)目實(shí)際實(shí)施過程中，由

8、于步驟(2)“基于隱性情境挖掘的API樣例代碼的混合推薦”重要性較高，項(xiàng)目方案選擇先開展步驟(2)的研究工作。步驟(2)的工作需要步驟(3)“API微環(huán)境服務(wù)的語義挖掘增強(qiáng)機(jī)制”在諸如領(lǐng)域詞庫等語義技術(shù)優(yōu)化方面增加支撐力度。同時(shí)步驟(3)也是同時(shí)為后繼的步驟(4)“基于正交分類語義的API樣例代碼資源空間模型”和步驟(5)“基于關(guān)聯(lián)語義鏈網(wǎng)絡(luò)的API情境知識(shí)圖譜”提供語義技術(shù)優(yōu)化方面的支撐?！鲕浖С止ぞ哐邪l(fā)與方法和關(guān)鍵技術(shù)研究之間：研

9、究步驟(6)“基于隱性情境挖掘的API微環(huán)境服務(wù)的支持工具”有助于搭建軟件支撐環(huán)境，幫助自動(dòng)或半自動(dòng)地實(shí)施步驟(1)總結(jié)的服務(wù)方法，以及步驟(2)步驟(5)形成的關(guān)鍵技術(shù)，輔助完成API微環(huán)境服務(wù)任務(wù)、提高服務(wù)效率和質(zhì)量水平和降低新方法的使用成本?！黾夹g(shù)方法驗(yàn)證與其它部分：研究步驟(7)“基于隱性情境挖掘的API微環(huán)境服務(wù)的驗(yàn)證”對(duì)步驟(1)步驟(6)提煉出的系列方法、技術(shù)和工具進(jìn)行檢驗(yàn)，并將評(píng)估建議反饋給步驟(1)步驟(6)進(jìn)行改進(jìn)。