模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2012, Vol. 25 Issue (4): 691-698    DOI:
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路径敏感的源码关联变量模式挖掘及缺陷检测
于秀梅1,2,梁彬1,陈红1,谢素斌1,王眉林2
1。中国人民大学信息学院北京100872
2。中国信息安全测评中心北京100085
Path-Sensitive Multi-Variable Access Correlations Mining and Related Source Code Defects Detection
YU Xiu-Mei1,2, LIANG Bin1, CHEN Hong1, XIE Su-Bin1, WANG Mei-Lin2
1.School of Information,Renmin University of China,Beijing 100872
2.China Information Technology Security Evaluation Center,Beijing 100085

全文: PDF (457 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 大量而广泛存在的源码系统使得软件源码的安全问题日益重要。文中在大型源码系统中采取路径敏感的方式挖掘关联变量访问规则,并自动检测系统中因不一致访问关联变量引发的源码缺陷。通过结合程序源码的逻辑信息及路径敏感信息,挖掘出其中的源码关联变量,避免路径非敏感方法带来的错误。对路径敏感方法挖掘源码关联变量中面临的主要挑战:路径权重不均、路径爆炸问题,提出较高效的解决办法。在Linux源码系统中验证方法的正确性和高效性,实验结果表明该方法可高效、准确提取模式。
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于秀梅
梁彬
陈红
谢素斌
王眉林
关键词 数据挖掘路径敏感分析关联变量模式源码缺陷检测    
Abstract:A large number of widespread source systems make the security of source code of software increasingly important. Multi-variable access correlation rules are mined by the path-sensitive method and the defects caused by inconsistent access to correlated variables are detected automatically in the large-scale source code systems. Multi-variable access correlations can be mined via logical information of source code and sensitive path information, which avoids fault from the insensitive path method. The effective solutions to the uneven distribution of path weight and the path explosion problems are presented. The presented method is verified by Linux system, and the experimental result shows that it mines correct multi-variable access correlations.
Key wordsData Mining    Path Sensitive Aralysis    Multi-Variable Access Correlation    Source Code Defect Detection   
收稿日期: 2011-05-05     
ZTFLH: TP309  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.60873213,91018008,61070192)、北京市自然科学基金项目(No.4082018)、核高基重大专项项目分课题(No.2010ZX01042-001-002-002)资助
作者简介: 于秀梅,女,1985年生,硕士研究生,主要研究方向为信息安全、数据挖掘等。E-mail:yuxiumei@ruc。edu。cn。梁彬,男,1973年生,副教授,博士,主要研究方向为信息安全、系统软件等。陈红,女,1964年生,教授,博士生导师,主要研究方向为数据挖掘、流数据管理、传感器管理等。谢素斌,男,1986年生,硕士研究生,主要研究方向为信息安全、系统软件等。王眉林,女,1982年生,助理研究员,硕士,主要研究方向为软件安全。
引用本文:   
于秀梅,梁彬,陈红,谢素斌,王眉林. 路径敏感的源码关联变量模式挖掘及缺陷检测[J]. 模式识别与人工智能, 2012, 25(4): 691-698. YU Xiu-Mei, LIANG Bin, CHEN Hong, XIE Su-Bin, WANG Mei-Lin. Path-Sensitive Multi-Variable Access Correlations Mining and Related Source Code Defects Detection. , 2012, 25(4): 691-698.
链接本文:  
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