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公开(公告)号：CN103729473B
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201410029273.9
申请日：2014-01-22
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种基于LDA主题模型的相关软件历史数据提取方法，充分利用LDA技术对软件故障库、软件版本控制库、以及开发人员通信库进行分析，提取这些软件演化历史库中的主题，然后根据这些主题与当前维护请求和当前软件版本进行相似性的比较和分析，把具有较相关的软件历史数据提取出来，基于这些相关数据的分析，可提高软件维护和演化各种分析活动的精确性和有效性，该技术在实际应用中不受程序语言约束，可应用于各种编程语言的软件中，提高了该技术可应用的范围。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118312957A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410505753.1
申请日：2024-04-25
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/2431 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种面向代码模型中分类任务的后门攻击方法及系统。后门攻击方法包括：S1、收集并预处理干净样本，得到重要性变量名；S2、在干净样本中，按照标签类别对变量名分类，得到多个触发集；同时从干净样本中选取目标标签；S3、将目标标签对应的触发集中的变量名进行C分数计算；在干净样本中，将C分数最大的变量名替换重要性变量名，预测替换后的标签，重复上述过程直至标签变化为目标标签，此时替换后的干净样本为中毒样本，将中毒样本中替换产生的变量名作为触发器；S4、将中毒样本中的触发器随机插入干净样本，形成负样本；采用基于负样本、中毒样本、干净样本得到的攻击模型进行攻击。本发明具有简单、隐蔽性强、误触率低的特点。
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公开(公告)号：CN103729197B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410028677.6
申请日：2014-01-22
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明公开了软件工程技术领域内的一种基于LDA模型的多粒度层次软件聚类方法，旨在解决现有技术中软件聚类技术忽略了软件功能特征导致开发人员不能根据聚类结果快速理解软件系统的技术问题。本发明通过LDA模型在类和方法两个不同层次提取主题，实现了粗粒度层次到细粒度层次的聚类，为开发人员建立一个更加易于理解的系统结构，使得聚类的结果更加有效、更加实用化；通过本发明提供的方法开发人员可清楚的了解软件程序的功能点，快速找到所需的功能源代码。本方法应用于辅助软件维护与演化过程中的程序理解，可为开发人员提供一个从系统到方法的逐步理解的过程，具有聚类性能好、实用性强、工作效率高的特点。
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公开(公告)号：CN103927176A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410156738.7
申请日：2014-04-18
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明公开了软件工程领域内的一种基于层次主题模型的程序特征树的生成方法，程序特征树以树的形式将系统的特征按层次展示出来，在该树中，父节点是各种特征的混合，孩子节点都是父节点的子特征，叶子节点则为划分最细的特征，我们还将叶子节点的特征与相应的类文件进行匹配识别，该方法可有效地辅助软件维护过程中的程序理解。本发明涉及到的关键操作包括：（1）对整个软件系统进行预处理，提取其中的用户自定义标识符和注释（2）对预处理后的整个软件系统采用层次主题模型，为软件系统构建程序特征树。（3）将叶子节点的特征与相应的代码进行匹配识别。
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公开(公告)号：CN103729473A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201410029273.9
申请日：2014-01-22
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F8/70 , G06F17/30616
Abstract: 本发明提供了一种基于LDA主题模型的相关软件历史数据提取方法，充分利用LDA技术对软件故障库、软件版本控制库、以及开发人员通信库进行分析，提取这些软件演化历史库中的主题，然后根据这些主题与当前维护请求和当前软件版本进行相似性的比较和分析，把具有较相关的软件历史数据提取出来，基于这些相关数据的分析，可提高软件维护和演化各种分析活动的精确性和有效性，该技术在实际应用中不受程序语言约束，可应用于各种编程语言的软件中，提高了该技术可应用的范围。
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