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公开(公告)号：CN113051161A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110301729.2
申请日：2021-03-22
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于历史代码变更信息的API误用检测方法，属于软件工程技术领域。该方法首先从代码托管工具上拉取开源项目的历史代码变更信息，提取出API误用相关的修复信息。利用程序修复前后AUG来逆向提取程序变异算子，而不是通过人工设计变异算子，有效且高效地生成大量包含API误用的程序集。API误用集作为测试用例通过测试套件后，分析终止跟踪堆栈中的信息，如果终止堆栈跟踪信息不是目标API误用引起的，或者还包含由其他API误用引起的信息，则说明原始程序中包含API误用。避免了从大量程序中学习正确的API使用模式，提高了API误用检测的效率。
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公开(公告)号：CN110704065B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201910952281.3
申请日：2019-10-09
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 基于非法程序输入的编译器前端差分测试方法，属于软件编译领域。该方法首先将自动生成的测试用例表示为抽象语法树,即AST树；然后通过循环删除AST树的节点及其子节点构造非法测试用例，将其作为编译器的输入，并收集编译之后的警告信息和错误信息；通过对多个不同版本和不同类别编译器的警告信息和错误信息的比较，收集导致信息不一致和信息缺失的非法测试用例；最后将收集到的非法测试用例进行约减并提交bug报告。本发明能够有效测试编译器前端的的正确性与健壮性，一旦发现了触发编译器前端bug的非法测试用例，在对该测试用例进行约减之后可直接提交给开发者修复。
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公开(公告)号：CN110321116A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910522358.3
申请日：2019-06-17
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种面向编译优化中计算代价约束问题的高效优化方法，是一种针对其计算代价约束问题的解决方案，属于编译器优化领域。该方法首先将编译优化序列进行二进制编码并设计适应度函数，使用交叉操作和选择操作迭代产生新种群，从而获取最优解。在此迭代过程中，使用编译优化序列以及对应的适应度值构造近似代理函数，针对种群中每个个体局部搜索，并使用局部最优解替代该个体，进而提高进化效率。本发明能够有效地为待编译程序选择最优编译优化序列，并且加快迭代速度，提高算法运行效率。
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公开(公告)号：CN120010854A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510078021.3
申请日：2025-01-17
Applicant: 大连理工大学 , 信华信技术股份有限公司
IPC: G06F8/41 , G06F18/22 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于软件工程领域，尤其涉及一种基于树指令大语言模型的代码翻译方法，可用于将源编程语言转换为目标编程语言。本发明通过从线性化AST中提取关键的树结构信息，并训练了一个相似度模型使树结构与代码结构对齐，从而构造更精确的指令数据集，增加了大语言模型对AST结构的理解能力；通过与大语言模型相结合，大大减少了人力干预，极大降低了代码翻译的成本；通过增加额外的功能评估方案，提升了了翻译结果对用户结果的友好度；此外，本发明方法还具有高度可扩展性，可以很容易地切换使用不同的大语言模型，有利于改善用户体验，降低使用所需的专业技能门槛。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113268248B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202110630233.X
申请日：2021-06-07
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于软件编译领域，具体为一种软件不可重复编译故障定位及补丁自动生成方法，包括：构建编译环境，得到源码包生成工件；判断两次生成工件是否一致；调用编译追踪程序，对源码包的编译过程追踪；不可重复编译故障定位；获取历史修复补丁并自动生成软件源码包的修复补丁；修复软件源码包；修复软件健全性检测。本发明方法可对软件不可重复编译故障进行定位并自动生成修复补丁，避免了以前修复工作中需要开发人员手动定位和修复的繁琐工作，大大的节省了时间。
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公开(公告)号：CN113051161B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202110301729.2
申请日：2021-03-22
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于历史代码变更信息的API误用检测方法，属于软件工程技术领域。该方法首先从代码托管工具上拉取开源项目的历史代码变更信息，提取出API误用相关的修复信息。利用程序修复前后AUG来逆向提取程序变异算子，而不是通过人工设计变异算子，有效且高效地生成大量包含API误用的程序集。API误用集作为测试用例通过测试套件后，分析终止跟踪堆栈中的信息，如果终止堆栈跟踪信息不是目标API误用引起的，或者还包含由其他API误用引起的信息，则说明原始程序中包含API误用。避免了从大量程序中学习正确的API使用模式，提高了API误用检测的效率。
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公开(公告)号：CN114385491B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202111651709.4
申请日：2021-12-30
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F11/36 , G06F8/41 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于软件测试技术领域，尤其涉及一种用于检查JS转译器缺陷的技术，具体为一种基于深度学习的JavaScript转译器缺陷检测方法。本发明方法可以对JavaScript转译器进行缺陷检测，通过深度学习学习测试用例的语法特性并生成新的测试用例，避免了以往检测过程中需要开发人员手动编写测试用例或传统方法生成大量无用的语法盲的测试用例，大大的节省了时间的同时提高了测试效率。
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公开(公告)号：CN117873889A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410030479.7
申请日：2024-01-09
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供了一种语法指导的WebAssembly运行时缺陷检测方法，可用于几种常见且被广泛使用的WebAssembly运行时的缺陷检测，例如开源工具Wasmer、Wasmtime等；亦可根据特定WebAssembly运行时的特点，对本发明的相关步骤进行适配，从而检测其他WebAssembly运行时的缺陷。本发明能够有效地对WebAssembly运行时中的缺陷进行检测，从而帮助开发人员发现WebAssembly运行时中存在的问题，并辅助完成后续的缺陷定位与修复工作，提高工具质量。
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公开(公告)号：CN117539735A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311516374.4
申请日：2023-11-15
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F11/34 , G06F11/36 , G06F18/2411 , G06N20/10
Abstract: 本发明属于自动驾驶测试领域，一种自动驾驶场景文件正确性的检测方法，所述的自动驾驶场景文件使用OpenSCENARIO2.0场景描述语言编写。本发明将场景文件的正确性检测分为三个步：第一，对场景文件进行词法和语法分析，检测是否存在词法和语法错误；第二，提取场景中的静态信息，根据这些信息以及定义的场景约束对场景语义正确性进行初步判断；第三，使用预训练的神经网络模型SVM对场景文件正确性做进一步检查。本发明可用于场景生成过程中识别错误场景，通过避免执行这些场景，能够有效提高程序的健壮性并且提高场景生成效率。
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