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软件执行中的行为模式挖掘算法研究

软件执行中的行为模式挖掘算法研究

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作者：王建迪燕山大学

学位级别：硕士

随着软件系统复杂性的不断提高,对其复杂性进行合理地描述和有效地度量是提高软件安全性和可靠性的重要手段。而软件执行过程中产生的一些关键模式可以有效反应软件的行为,所以在软件执行轨迹中挖掘这些模式对分析软件行为,发现软件中... 详细信息

随着软件系统复杂性的不断提高,对其复杂性进行合理地描述和有效地度量是提高软件安全性和可靠性的重要手段。而软件执行过程中产生的一些关键模式可以有效反应软件的行为,所以在软件执行轨迹中挖掘这些模式对分析软件行为,发现软件中的缺陷和错误,维护软件安全具有非常重要的意义。本文从软件动态执行角度进行分析,建立软件模型,设计模式挖掘算法,并进行软件行为特征模式挖掘,其主要工作如下。首先,追踪软件动态执行过程,构建基于软件执行轨迹的序列模型,针对序列模型设计基于Apriori逐层扩展的算法SHUP-Miner,传统的序列模式挖掘算法都是挖掘连续的函数调用模式,漏掉很多重要非连续的序列模式,而SHUP-Miner针对软件执行轨迹中代表模式的长度的不确定性,采用IUL结构,利用模式位置索引从软件执行轨迹数据中挖掘连续和非连续的高效用序列模式。其次,根据软件的动态执行过程,构建函数调用图模型,针对函数调用图模型设计了基于投影数据库的模式挖掘算法PSWP-Miner,函数调用图是一种压缩的数据结构,可以有效节约存储空间,同时该算法采用新的上界模型和新的函数权重定义标准,从函数调用图中挖掘高效用的函数调用序列。然后,在挖掘出的权重序列模式的基础上,对软件序列数据进行分类,预测程序中是否包含错误,根据函数可疑值大小进行排名并生成错误报告。最后,进行算法实验,验证分析算法在运行时间、候选集数量等方面的性能,并验证分类预测的准确率。

关键词：软件执行轨迹软件执行图上界模型剪枝策略行为模式

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大型并行服务系统的性能评价与近似计算研究

大型并行服务系统的性能评价与近似计算研究

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作者：杨扬燕山大学

学位级别：硕士

从上世纪九十年代至今，大型并行服务系统已成为排队论领域研究的热点，且随机负载平衡策略成为此类系统实际操作与研究的重要方法。但由于大型并行服务系统状态转移关系的过于复杂，使得该项研究难以得出精确的数学结论。在大型并行服... 详细信息

从上世纪九十年代至今，大型并行服务系统已成为排队论领域研究的热点，且随机负载平衡策略成为此类系统实际操作与研究的重要方法。但由于大型并行服务系统状态转移关系的过于复杂，使得该项研究难以得出精确的数学结论。在大型并行服务系统中，如何对系统中等待接受服务的顾客进行合理调配，成为提高资源利用率与服务速率、减少顾客等待时间的关键。在此类系统中，动态的随机负载平衡策略是实现系统性能优化的有效手段，具有重要的应用前景。大型并行服务系统的服务台个数较多，这使本文在进行模型量化研究时需要处理较多的状态，理清各个状态的转移关系，模型的这些特点使得精确的数学计算十分困难。因此本文针对双服务台对称模型、JSQ模型与SQ(d)模型，在随机负载平衡策略的基础上，对这三类模型做科学处理以将其合理简化，得出其对应的上界模型。本文的最终目标是完成三类模型的近似计算。对模型的处理主要有三个步骤。首先，通过状态的有序表述以科学地简化状态表述。本文一般用各个服务台的队长表示系统状态。在本文中我们将各个状态做有序表述，以简化状态表述。其次，设定状态的存在条件以合理剔除状态。在实际操作中，顾客会自动更换至队长较短的服务台，因此某些服务台队长相差较大的状态不会出现。阈值T的设定，可以简化数学计算。最后，设计状态转移的重新定向法。针对双服务台对称服务系统模型、JSQ模型与SQ(d)模型，分别设计对应的状态转移重定向法，得到其各自的上界模型。所谓上界模型，是指该模型的各项性能指标是原模型的上界。根据该项研究本文可以得到双服务台对称上界模型、JSQ上界模型与SQ(d)上界模型，并对其进行近似计算，为实际系统的操作与优化提供理论支持。

关键词：随机负载平衡策略有序表述重定向上界模型近似计算

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基于复杂网络的软件重要模式挖掘算法研究

基于复杂网络的软件重要模式挖掘算法研究

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作者：田相敏燕山大学

学位级别：硕士

随着软件产业的不断繁荣和发展,软件的功能变得越来越丰富,给人们的生活带来极大的方便,同时也引发了软件安全问题。运用复杂网络理论,分析软件重要节点和频繁遍历模式都已经逐渐成为软件工程研究的一个热点。本课题将软件系统中的函数... 详细信息

随着软件产业的不断繁荣和发展,软件的功能变得越来越丰富,给人们的生活带来极大的方便,同时也引发了软件安全问题。运用复杂网络理论,分析软件重要节点和频繁遍历模式都已经逐渐成为软件工程研究的一个热点。本课题将软件系统中的函数作为一个粒度单元,结合软件网络的结构特性对影响力传播与遍历模式特性进行研究,挖掘软件系统中的重要节点和具有代表性的重要模式,主要工作如下。首先,在将软件系统映射成复杂网络拓扑结构时,针对软件某次执行踪迹存在不确定性的问题,本文整合N次软件执行踪迹,构建加权软件网络。网络中边的权值c代表在N次软件执行踪迹中该调用关系出现c次。其次,以往对软件节点重要性的度量没有考虑函数节点间的调用依赖关系,导致缺乏有效的重要节点挖掘算法。为此,本文将PageRank导入到软件工程领域,提出一种度量节点重要性的算法FunctionRank,将节点的调用次数和出度值融入重要性度量。在对重要性进行传递时,根据节点间调用次数的大小不同,按比例进行传递,更加符合客观实际。比较节点的出度值大小,具有高出度值的软件节点之间发生传递行为的概率也更高。再次,由于一般的序列模式挖掘算法缺乏对软件遍历模式连续性的考虑,为此,本文构建频繁遍历候选模式树FWCP-Tree,提出软件频繁遍历模式挖掘算法OSFPMiner。构建过程中将每个函数节点所在遍历中最大的项权值作为其加权上界值,设计基于紧致上界模型的剪枝策略,挖掘软件重要模式。最后,本文的实验是在Windows平台下使用java语言实现。挖掘软件系统的潜在性质,验证所提方法的有效性和正确性。

关键词：加权软件网络重要节点频繁遍历模式上界模型剪枝策略

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