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基于互信息的缺陷定位方法

计算机工程与设计 2021年第7期42卷 1926-1932页

作者：李倩倩牟永敏崔展齐北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

为充分挖掘执行结果与程序频谱的潜在关系,提出基于互信息的可疑度计算公式MIStar(mutual information star)。通过分析程序在不同测试用例下的执行信息,引用互信息对传统的怀疑度公式进行优化,给每条语句赋予权重值,不断修正不确定性参... 详细信息

为充分挖掘执行结果与程序频谱的潜在关系,提出基于互信息的可疑度计算公式MIStar(mutual information star)。通过分析程序在不同测试用例下的执行信息,引用互信息对传统的怀疑度公式进行优化,给每条语句赋予权重值,不断修正不确定性参数Star,获得良好的定位效果。实验结果表明,该方法较其它可疑度算法在准确度上有了明显提高,具备良好的实用价值。

关键词：软件调试错误定位程序频谱互信息不确定参数

软件定义内容中心网络的内容名称解析及缓存策略

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武汉大学学报（理学版） 2019年第6期65卷 554-562页

作者：徐婷徐雅斌北京信息科技大学计算机学院北京100101 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

CCN(content-centric network,内容中心网络)是未来网络研究中的热点之一,但是现有的互联网基础不利于CCN的部署发展。为此,利用软件定义网络的优势,提出了一种通过软件定义网络技术来实现CCN的解决方案。该方案在名称解析方面,提出了基... 详细信息

CCN(content-centric network,内容中心网络)是未来网络研究中的热点之一,但是现有的互联网基础不利于CCN的部署发展。为此,利用软件定义网络的优势,提出了一种通过软件定义网络技术来实现CCN的解决方案。该方案在名称解析方面,提出了基于Sphinx搜索技术的内容名称解析方法,将名称解析服务设置在应用层,以降低控制器的压力;在缓存策略方面,利用控制器的集中决策设计了高效的缓存策略。实验结果表明,本文的方案不仅降低了用户的平均请求时延,而且提高缓存命中率约45%。

关键词：内容中心网络软件定义网络内容名称解析 Sphinx 缓存策略

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JavaScript混淆恶意代码检测方法

计算机仿真 2021年第2期38卷 432-437页

作者：王婷牟永敏张志华崔展齐北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

随着Web前端代码压缩与混淆工具的快速发展,浏览器需要执行的代码的体积减小,可读性大幅下降,同时也为恶意代码的隐藏提供了便利。为了解决混淆JavaScript代码中恶意代码片段的检测问题,以及找到混淆前后代码中函数的对应关系,通过对Jav... 详细信息

随着Web前端代码压缩与混淆工具的快速发展,浏览器需要执行的代码的体积减小,可读性大幅下降,同时也为恶意代码的隐藏提供了便利。为了解决混淆JavaScript代码中恶意代码片段的检测问题,以及找到混淆前后代码中函数的对应关系,通过对JavaScript代码函数调用序列及函数调用的分析,研究基于函数调用序列和函数调用关系图的代码相似度,以及Google Closure Compiler的代码混淆方法。提出了一种基于函数调用信息的JavaScript混淆恶意代码检测方法。实验结果表明:上述方法可以有效检测出混淆前后JavaScript代码中函数的对应关系,对换名混淆具有鲁棒性,且检测复杂度低于通用的JavaScript反混淆工具。

关键词：函数调用代码混淆恶意代码检测代码相似度

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面向函数的代码克隆检测

科学技术与工程 2019年第35期19卷 259-264页

作者：武泽权牟永敏张志华北京信息科技大学计算机学院

在软件开发过程中绝大多数克隆代码集中在函数内部,为了更加快速有效地检测出克隆代码,提出了一种基于函数内部特征矩阵的代码克隆检测算法。该算法通过提取函数内部特征,从而达到将具体代码的比较转化为对特征矩阵进行相似度计算。实... 详细信息

在软件开发过程中绝大多数克隆代码集中在函数内部,为了更加快速有效地检测出克隆代码,提出了一种基于函数内部特征矩阵的代码克隆检测算法。该算法通过提取函数内部特征,从而达到将具体代码的比较转化为对特征矩阵进行相似度计算。实验结果表明,该算法可以检测出所有克隆函数,并与基于字符串代码克隆检测算法和基于串匹配的程序代码相似性识别方法相比,该算法在运行时间及精度上均优于基于字符串代码克隆检测算法和基于串匹配的程序代码相似性识别方法。其次,通过使用N-grams算法对函数名进行相似度检测,使得该算法在运行效率上得到了显著提升。

关键词：代码克隆函数特征矩阵检测算法

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汉语并列复句的自动识别方法

北京大学学报（自然科学版） 2013年第1期49卷 1-6页

作者：吴云芳石静万富强吕学强北京大学信息科学技术学院北京100871 网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100192

针对汉语句际关系中分布最广泛的并列复句,提出一种自动识别的方法。通过对句子语义相似度和结构相似度的计算,使用基于词义的句子相似度计算、最大公共子串、最大谓词周边匹配长度、加重特定词语复现等方法,在广义并列关系上进行评测... 详细信息

针对汉语句际关系中分布最广泛的并列复句,提出一种自动识别的方法。通过对句子语义相似度和结构相似度的计算,使用基于词义的句子相似度计算、最大公共子串、最大谓词周边匹配长度、加重特定词语复现等方法,在广义并列关系上进行评测。最后将其中3种方法进行集成,并取得了较为理想的效果。

关键词：并列复句句际关系句子相似度集成方法

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基于条件概率的错误定位方法

科学技术与工程 2019年第36期19卷 217-224页

作者：黄晴雁牟永敏北京信息科技大学计算机学院

有效的软件调试是保证软件可靠性的关键。调试旨在发现程序中存在的错误并进行修复,其中错误定位最为烦琐,针对目前性能优异的基于程序频谱的定位方法展开研究。为了能直观地表现程序频谱与执行结果之间的联系,结合条件概率的思想对这... 详细信息

有效的软件调试是保证软件可靠性的关键。调试旨在发现程序中存在的错误并进行修复,其中错误定位最为烦琐,针对目前性能优异的基于程序频谱的定位方法展开研究。为了能直观地表现程序频谱与执行结果之间的联系,结合条件概率的思想对这种联系进行量化分析,并基于条件概率模型的特征提出了一种新的可疑度计算公式CPStar,该方法采用了不确定性系数Star,通过调节系数的大小提高公式的可用性,可以有效修正成功测试用例的数量对定位效果的不利影响。实验结果表明,提出的CPStar方法可以在一定程度上提高错误定位的准确性与效率,其定位效果优于其他方法。

关键词：软件调试错误定位程序频谱条件概率 CPStar方法

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基于MCDC的测试用例生成方法

计算机工程与设计 2019年第10期40卷 3049-3055页

作者：唐嘉营牟永敏北京信息科技大学计算机学院

软件测试中关键的步骤就是设计和生成高效、准确的测试用例,通过自动生成测试用例可以有效解决这一问题。提出基于修正条件判定组合覆盖准则(MCDC)的测试用例生成方法。对程序源代码进行预处理,利用控制树模型生成路径集的控制树,基于... 详细信息

软件测试中关键的步骤就是设计和生成高效、准确的测试用例,通过自动生成测试用例可以有效解决这一问题。提出基于修正条件判定组合覆盖准则(MCDC)的测试用例生成方法。对程序源代码进行预处理,利用控制树模型生成路径集的控制树,基于控制树所设计的修正条件判定组合覆盖准则对控制树进行约减,分别提取控制树上的根结点到每个叶子结点的路径约束信息,根据路径约束信息生成测试用例。实验结果表明,所提方法在生成测试用例的个数及测试用例集对MCDC覆盖率方面都有一定提高。

关键词：控制树模型控制树 MCDC覆盖准则路径约束信息测试用例

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多粒度数据变更影响域分析方法

计算机工程与设计 2019年第9期40卷 2483-2488页

作者：胡文华牟永敏北京信息科技大学计算机学院

完整准确提取程序变更影响范围是分析由数据变化引发程序错误的关键,能够有效缩短回归测试的周期。为此,提出一种基于多粒度的数据变更影响域分析方法。通过静态分析,结合程序局部控制信息和数据信息流规则,提取关键函数,得到影响函数... 详细信息

完整准确提取程序变更影响范围是分析由数据变化引发程序错误的关键,能够有效缩短回归测试的周期。为此,提出一种基于多粒度的数据变更影响域分析方法。通过静态分析,结合程序局部控制信息和数据信息流规则,提取关键函数,得到影响函数调用路径,以程序影响函数调用路径为分析集,提取受变更影响的基本路径集,即从函数粒度和语句粒度对数据变更影响域进行分析,分别得到影响函数调用路径和影响基本路径集。大量实验结果表明,该方法能够完整准确提取程序影响函数调用路径和影响基本路径集,定位数据变更影响域,提高回归测试的效率。

关键词：多粒度关键函数数据流信息规则影响函数调用路径影响基本路径集数据变更影响域

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一种改进的樽海鞘群算法

计算机应用研究 2021年第6期38卷 1648-1652页

作者：陈连兴牟永敏北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 北京信息科技大学计算机学院北京100101

针对樽海鞘群算法在对函数优化问题求解上出现的求解精度不高、收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的群海鞘群算法。对于领导者引入加权重心取代最优个体位置,防止过早聚集在最优个体附近;对于追随者引入自适应惯性权重平衡算法的全局搜... 详细信息

针对樽海鞘群算法在对函数优化问题求解上出现的求解精度不高、收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的群海鞘群算法。对于领导者引入加权重心取代最优个体位置,防止过早聚集在最优个体附近;对于追随者引入自适应惯性权重平衡算法的全局搜索和局部寻优能力;最后对于个体进行逐维随机差分变异,减少维间干扰,提高了种群的多样性。仿真实验结果表明改进的樽海鞘群算法在均值、标准差和收敛曲线优于标准樽海鞘群算法和其他改进算法,说明改进后的算法提高了寻优性能,有较高的求解精度和较快的收敛速度。

关键词：樽海鞘群算法加权重心逐维变异惯性权重函数优化