一种软件缺陷预测结果的不确定性量化方法

    公开(公告)号:CN118132436A

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202410338497.1

    申请日:2024-03-22

    Abstract: 本发明涉及软件缺陷预测领域,能够实现对软件缺陷预测结果的不确定性量化。本发明包含源代码特征提取和缺陷预测两大阶段,输入为源项目和目标项目,输出为针对目标项目的缺陷预测结果,即目标项目中的每个文件是否有缺陷。在源代码特征提取阶段中,需要提取出源项目和目标项目代码的静态特征和语义特征,将二者拼接形成联合特征。在缺陷预测阶段中,需要把前一阶段得到的特征数据输入给贝叶斯神经网络进行学习,利用贝叶斯估计原理来量化不确定性,最后将目标项目输入到带有参数的贝叶斯神经网络模型中,该模型能够判定目标项目中的每一个文件是否有缺陷,并且能同时给出对每一个文件判定结果的不确定性量化指标,该指标能够衡量结果的可信程度。

    一种基于变异测试的Android隐私泄露测试集生成方法

    公开(公告)号:CN117370183A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311348176.1

    申请日:2023-10-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于变异测试的Android隐私泄露测试集生成方法。本发明涉及软件测试技术领域,能够为Android隐私泄露检测工具提供测试集以及评估集。本发明基于隐私源分析、传播路径生成、变量存活分析、代码变异等技术,通过将输入的APK转化为中间代码,对中间代码进行分析,以传播路径的形式表示隐私数据在代码中的生命周期以及传播情况,从而基于传播路径选择变异算子对程序进行变异,将变异结果转换回Java代码并以APK文件的形式进行输出。该变异方法生成的APK均包含隐私泄露这一缺陷。

    一种基于软件成分分析的Java组件漏洞检测方法

    公开(公告)号:CN118153064A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410424638.1

    申请日:2024-04-09

    Abstract: 本发明涉及软件安全技术领域,能够解决Java软件开发过程中使用第三方和开源组件带来的安全问题。本发明旨在通过软件成分分析技术,提取Java软件包含的开源组件信息,进而对项目开源组件的漏洞信息进行分析。根据项目开源组件的不同引入方式,采取不同的组件识别策略:对于使用依赖构建工具管理项目开源组件的Java项目,分析项目的依赖文件提取和识别项目包含的开源组件信息;对于通过外部引入开源组件的Java项目,分析项目的代码特征,根据类级特征和方法级特征的相似性,给出项目依赖的第三方和开源组件信息。根据识别出的组件信息,结合构建的组件‑漏洞知识图谱,给出项目依赖第三方库和开源组件的漏洞信息。

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