检索结果-南通市图书馆

计算机科学 2022年第12期49卷 109-117页

作者：马钊刘东任志磊江贺大连理工大学软件学院辽宁大连116620

可重复构建指在预定义的构建环境下重新创建二进制工件的能力。由于可重复构建具有保证软件构建环境安全和提高软件构建和分发效率的作用,许多开源软件存储库(如Debian)开展了软件可重复构建实践。然而,由于缺乏足够的判断信息和源文件... 详细信息

可重复构建指在预定义的构建环境下重新创建二进制工件的能力。由于可重复构建具有保证软件构建环境安全和提高软件构建和分发效率的作用,许多开源软件存储库(如Debian)开展了软件可重复构建实践。然而,由于缺乏足够的判断信息和源文件的复杂多样,确定软件不可重复构建的原因仍是一项费时费力的工作。为此,研究了基于机器学习的软件不可重复构建原因的分类检测。研究了4种典型的不可重复构建原因,即时间戳、文件顺序、随机性和语言环境。利用word2vec产生的词向量对文本日志进行表示,然后配合logistic回归模型,对差异日志和构建日志合并的文本语料进行学习和训练,从而实现对不可重复构建原因的自动分类。对算法进行了实现,并在671个不可重复构建的Debian软件包上进行实验,实验结果表明,该方法达到了80.75%的宏平均精度和86.07%的宏平均召回率,优于其他常用的机器学习算法。此外,还分析了差异日志和构建日志的相关性和重要性,实验结果表明两者对不可重复构建原因的分类都非常重要,缺一不可。该方法为不可重复构建原因自动分类提供了可靠的研究依据。

关键词：可重复构建原因分类差异日志构建日志机器学习

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基于日志信息的不可重复构建原因分类

基于日志信息的不可重复构建原因分类

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作者：马钊大连理工大学

学位级别：硕士

可重复构建是指在预定义的构建环境下重新创建二进制工件的能力。由于可重复构建具有保证软件构建环境安全和提高软件构建和分发效率的作用,许多开源软件存储库(如Debian,Guix)开展了软件可重复构建实践。然而,由于判断信息的不足和源... 详细信息

可重复构建是指在预定义的构建环境下重新创建二进制工件的能力。由于可重复构建具有保证软件构建环境安全和提高软件构建和分发效率的作用,许多开源软件存储库(如Debian,Guix)开展了软件可重复构建实践。然而,由于判断信息的不足和源文件的复杂多样导致确定软件不可重复构建的原因仍是一项费时费力的挑战。为了克服这个挑战,本文研究了基于机器学习的软件不可重复构建原因分类检测。本文研究了四种典型的不可重复构建原因,即时间戳、文件顺序、随机性和语言环境,并用机器学习研究不可重复构建原因自动分类的工作。对不可重复构建原因的分类检测有利于开发者维护软件,保证软件供应链安全,提高开发人员的工作效率。本文提出了基于逻辑回归的不可重复构建原因分类算法,通过日志提取,日志预处理,特征向量构建,模型训练及分类预测来检测软件包不可重复构建的原因。首先,提取不可重复构建软件包的差异日志和构建日志,并分别根据日志各自的特性进行预处理。其次,将预处理后的日志按照文本相似性进行拼接,生成不可重复构建软件包的文本日志。然后利用word2vec产生的词向量并对文本日志进行向量表示,最后配合逻辑回归模型,对差异日志和构建日志合并的文本语料特征向量进行学习和训练,从而实现对不可重复构建原因的自动分类。本文对算法进行了实现,并在671个不可重复构建的Debian软件包上进行实验。实验结果表明,该方法达到了80.75%宏平均精度和86.07%的宏平均召回率,优于其它常用的机器学习算法。此外,本文还分析了差异日志和构建日志的相关性和重要性。实验结果表明两者对不可重复构建原因的分类都非常重要,缺一不可。本方法为不可重复构建原因自动分类提供可靠的研究依据。

关键词：可重复构建原因分类差异日志构建日志机器学习

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面向RISC-Ⅴ软件包构建错误分类与修复推荐工具设计与实现

面向RISC-Ⅴ软件包构建错误分类与修复推荐工具设计与实现

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作者：马仕天广西大学

学位级别：硕士

近年来,新兴开源的RISC-Ⅴ架构逐步得到工业界和开源社区的广泛关注。为支持多种Linux操作系统发行版镜像和软件包的编译,开发者通常需要将源码包构建成软件包或Linux镜像。由于软件包的复杂性以及开发者经验水平的差异性,软件包的成功... 详细信息

近年来,新兴开源的RISC-Ⅴ架构逐步得到工业界和开源社区的广泛关注。为支持多种Linux操作系统发行版镜像和软件包的编译,开发者通常需要将源码包构建成软件包或Linux镜像。由于软件包的复杂性以及开发者经验水平的差异性,软件包的成功构建存在不确定性,有效快速定位构建错误原因与软件包修复策略面临巨大挑战。现有日志研究多集中于系统日志检测、分类,修复研究多集中于编程语言的代码字段自动修复,缺乏针对RISC-Ⅴ架构软件包构建错误日志的原因分析和有效的自动分类方法,同时缺乏有效的RISC-Ⅴ软件包构建错误修复策略。为此,研究分析典型构建错误类型实现软件包构建错误的有效自动定位与定位原因后的修复策略具有重要意义。基于上述问题,本文选取OpenSuse和OpenEuler两个流行Linux发行版构建平台作为构建错误日志数据的主要来源,人工分析并总结10种构建错误类型,形成并开源软件包构建错误数据集。其次,提出W2v-BERT模型,利用多特征拼接实现自动化的软件包构建错误分类,该模型比BERT模型准确率提高6%,同时比最新的分类模型之一的BERT-BMUS模型提高了5%准确率。接着,基于构建错误数据集的错误日志,通过人工分析总结对应每个错误日志类型的修复推荐方案,利用相似匹配方法实现自动化的构建错误修复推荐。此外基于修复推荐方案,进行人工修复验证,验证了构建错误定位和修复推荐方案的准确性和有效性。基于上述成果,本文设计并实现了RISC-Ⅴ软件包构建错误原因定位与修复推荐工具。该工具提供基于主流构建平台的构建错误日志的软件包原因定位方法与错误原因定位后的修复推荐。工具基于Java和Python开发,实现前后端分离的Web程序工具,工具具有易用性、方便维护、可扩展性强等特性。

关键词： RISC-Ⅴ架构深度学习自然语言处理构建日志错误分类修复推荐

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