一种基于程序依赖增强缺陷定位的方法和装置

    公开(公告)号:CN113791976B

    公开(公告)日:2023-06-20

    申请号:CN202111056342.1

    申请日:2021-09-09

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于程序依赖增强缺陷定位的方法和装置。该方法通过对源代码的语句数据依赖关系分析,将由现有软件工具分析源代码得到的语句缺陷可疑度表结合语句数据依赖关系组成一个由N+1个可疑度值组成的特征值向量作为源代码各个语句的样本输入至支持向量机中进行机器分析,从而得到优化后的缺陷可疑度列表,由此强化定位结果,使得缺陷定位更为精准。

    一种基于程序依赖增强缺陷定位的方法和装置

    公开(公告)号:CN113791976A

    公开(公告)日:2021-12-14

    申请号:CN202111056342.1

    申请日:2021-09-09

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于程序依赖增强缺陷定位的方法和装置。该方法通过对源代码的语句数据依赖关系分析,将由现有软件工具分析源代码得到的语句缺陷可疑度表结合语句数据依赖关系组成一个由N+1个可疑度值组成的特征值向量作为源代码各个语句的样本输入至支持向量机中进行机器分析,从而得到优化后的缺陷可疑度列表,由此强化定位结果,使得缺陷定位更为精准。

    一种源代码层面的程序变异的生成方法和装置

    公开(公告)号:CN113778876A

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202111056352.5

    申请日:2021-09-09

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了一种源代码层面的程序变异的生成方法和装置。本发明获取待变异函数,构建抽象语法树,并通过抽象语法树的分析提取字面常量和可供变异调用的对象类方法。然后遍历待变异函数的抽象语法子树,若节点为变量,则判断变量是否具备可变异条件,若具备可变异条件时,构建相应的变异信息组成变异集合。变异信息中包括变异语句。变异语句分基本类变量的字面常量赋值语句和对象类的调用可供变异调用的对象类方法的语句。最后为每个变异信息构建相应的变异函数,并在原待变异的函数中插入变异响应代码。变异响应代码通过外部获取的变异ID调用相应的变异函数。由此进行测试时,通过外部配置决定调用哪个变异函数。

    一种基于多输入卷积神经网络的花卉疾病分析方法

    公开(公告)号:CN110598841A

    公开(公告)日:2019-12-20

    申请号:CN201810626283.9

    申请日:2018-06-13

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明面向智能手机使用者,提出基于多输入卷积神经网络(Multi-Input Convolutional Neural Network)诊断花卉疾病。方法是训练多个多输入卷积神经网络模型,利用手机方便携带、易操作的特性,由用户拍摄同一花卉的不同角度图片,或录制一段视频,作为网络的输入,花卉模型预测花卉种类,疾病分类模型预测疾病种类,根据结果从数据库中返回疾病详情和治疗方案。本发明操作简单,不增加时间开销,能够有效提高识别准确率。

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