检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2024年第2期35卷 532-580页

作者：路则雨张鹏王洋郭肇强杨已彪周毓明计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

测试用例集的缺陷检测有效性指测试集能够在多大程度上检测出软件中存在的缺陷.如何评价测试集的缺陷检测有效性是一个重要问题.覆盖率和变异得分是两个最重要和最广泛使用的测试集有效性度量.为量化测试集的缺陷检测能力,研究人员对测... 详细信息

测试用例集的缺陷检测有效性指测试集能够在多大程度上检测出软件中存在的缺陷.如何评价测试集的缺陷检测有效性是一个重要问题.覆盖率和变异得分是两个最重要和最广泛使用的测试集有效性度量.为量化测试集的缺陷检测能力,研究人员对测试集有效性评价进行了大量研究并且取得了较大的进展.与此同时,现有研究存在不一致的结论,该领域依然存在一些亟待解决的挑战.对多年来国内外学者在测试集有效性评价领域的研究成果进行系统性的梳理和总结.首先,阐述测试集有效性评价研究中的问题.然后,介绍并分析基于覆盖率和基于变异得分的测试集有效性的评价以及介绍测试集有效性评价在测试集优化中的应用.最后,指出测试集有效性评价研究中面临的挑战并给出建议的研究方向.

关键词：覆盖率变异得分缺陷检测测试集有效性

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Pobe:一种基于生成式模型的分布外文本检测方法

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软件学报 2024年第9期35卷 4365-4376页

作者：欧阳亚文高源宗石鲍宇戴新宇计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

对于安全可靠的机器学习系统,具备检测训练集分布外(out-of-distribution,OOD)样本的能力十分必要.基于似然的生成式模型由于训练时不需要样本标签,是一类非常受欢迎的OOD检测方法.然而,近期研究表明通过似然来检测OOD样本往往会失效,... 详细信息

对于安全可靠的机器学习系统,具备检测训练集分布外(out-of-distribution,OOD)样本的能力十分必要.基于似然的生成式模型由于训练时不需要样本标签,是一类非常受欢迎的OOD检测方法.然而,近期研究表明通过似然来检测OOD样本往往会失效,并且失效原因与解决方案的探究仍较少,尤其是对于文本数据.从模型层面和数据层面分析文本上失效的原因:生成式模型的泛化性不足和文本先验概率的偏差.在此基础上,提出一种新的OOD文本检测方法Pobe.针对生成式模型泛化性不足的问题,引入KNN检索的方式,来提升模型的泛化性.针对文本先验概率偏差的问题,设计一种偏差校准策略,借助预训练语言模型改善概率偏差对OOD检测的影响,并通过贝叶斯定理证明策略的合理性.通过在广泛的数据集上进行实验,证明所提方法的有效性,其中,在8个数据集上的平均AUROC值超过99%,FPR95值低于1%.

关键词：机器学习分布外检测生成式模型文本检索预训练语言模型

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反汇编工具中间接跳转表求解算法分析与测试

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软件学报 2024年第10期35卷 4623-4641页

作者：庞成宾徐雪兰张天泰茅兵计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

二进制反汇编是困难的,但是对于提高二进制软件的安全性至关重要.造成二进制反汇编比较困难的一大原因是编译器为了提高效率会在二进制代码中引入很多间接跳转表.为了求解间接跳转表,主流反汇编工具采用了各种策略.然而,这些策略的具体... 详细信息

二进制反汇编是困难的,但是对于提高二进制软件的安全性至关重要.造成二进制反汇编比较困难的一大原因是编译器为了提高效率会在二进制代码中引入很多间接跳转表.为了求解间接跳转表,主流反汇编工具采用了各种策略.然而,这些策略的具体实现以及策略的效果不得而知.为了帮助研究人员理解反汇编工具的算法实现以及性能,首先系统总结反汇编工具求解间接跳转表的策略;然后构建自动化测试间接跳转表框架,基于该框架,可以大规模地生成关于间接跳转表的测试集(包含2410455个跳转表);最后,在该测试集上,对反汇编工具求解间接跳转表的性能进行评估,并人工分析反汇编工具的每个策略引入的错误.另外,得益于针对反汇编工具算法实现的系统性总结,发现6个反汇编工具实现上的bugs.

关键词：二进制反汇编控制流间接跳转表值集分析

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基于多线程并行的符号执行引擎设计与实现

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计算机研究与发展 2023年第2期60卷 248-261页

作者：周彭左志强南京大学计算机科学与技术系南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

符号执行作为一种高效的测试生成技术,被广泛应用于软件测试、安全分析等领域.然而,由于程序中的执行路径数量随着分支数量的增加而指数级上升,符号执行往往无法在大规模程序上进行高效执行,缺乏可扩展性.已有的基于多进程的并行化方法... 详细信息

符号执行作为一种高效的测试生成技术,被广泛应用于软件测试、安全分析等领域.然而,由于程序中的执行路径数量随着分支数量的增加而指数级上升,符号执行往往无法在大规模程序上进行高效执行,缺乏可扩展性.已有的基于多进程的并行化方法具有较大的额外通信开销,并且缺乏对现有约束求解优化技术的利用.提出了基于多线程并行处理模型的符号执行加速方法.具体来讲,为解决并行符号执行中的不同工作节点负载不平衡问题,设计了不需要中间节点参与的工作窃取算法.为充分利用现有约束求解优化技术,提出了让不同工作节点共享约束求解信息的加速求解方法.基于符号执行引擎(KLEE)实现了多线程并行化符号执行方案,从而形成多线程并行化符号执行引擎(PKLEE).实验验证表明,在穷尽执行路径场景下,KLEE平均耗时是在给定8个线程下PKLEE的3~4倍;在同样的时间内,PKLEE执行的有效工作负载平均是KLEE的3倍.

关键词：符号执行负载均衡约束求解并行加速可扩展性

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版本失配和数据泄露对基于缺陷报告的缺陷定位模型的影响

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软件学报 2023年第5期34卷 2196-2217页

作者：周慧聪郭肇强梅元清李言辉陈林周毓明计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210093 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

为了降低缺陷定位过程中的人力成本,研究者们在缺陷报告的基础上提出了许多基于信息检索的缺陷定位模型,包括使用传统特征和使用深度学习特征进行建模的定位模型.在评价不同缺陷定位模型时设计的实验中,现有研究大多忽视了缺陷报告所属... 详细信息

为了降低缺陷定位过程中的人力成本,研究者们在缺陷报告的基础上提出了许多基于信息检索的缺陷定位模型,包括使用传统特征和使用深度学习特征进行建模的定位模型.在评价不同缺陷定位模型时设计的实验中,现有研究大多忽视了缺陷报告所属的版本与目标源代码的版本之间存在的“版本失配”问题或/和在训练和测试模型时缺陷报告的时间顺序所引发的“数据泄露”问题.致力于报告现有模型在更加真实的应用场景下的性能表现,并分析版本失配和数据泄露问题对评估各模型真实性能产生的影响.选取6个使用传统特征的定位模型(BugLocator、BRTracer、BLUiR、AmaLgam、BLIA、Locus)和1个使用深度学习特征的定位模型(CodeBERT)作为研究对象.在5个不同实验设置下基于8个开源项目进行系统性的实证分析.首先,CodeBERT模型直接应用于缺陷定位效果并不理想,其定位的准确率依赖于目标项目的版本数目和源代码规模.其次,版本匹配设置下使用传统特征的定位模型在平均准确率均值(MAP)、平均序位倒数均值(MRR)两个指标上比版本失配实验设置下最高可以提高47.2%和46.0%,CodeBERT模型的效果也受到数据泄露和版本匹配的双重影响.使用传统特征的缺陷定位模型的性能被低估,而使用深度学习特征的CodeBERT模型在应用于缺陷定位任务时还需要更多的探索和验证.

关键词：缺陷定位缺陷报告版本失配数据泄露信息检索

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基于eBPF的内核堆漏洞动态缓解机制

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软件学报 2024年第7期35卷 3332-3354页

作者：王子成郭迎港钟炳南陈越琦曾庆凯计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 Department of Computer Science University of Colorado BoulderBoulder 80309USA

内核堆漏洞是目前操作系统安全的主要威胁之一,用户层攻击者通过触发漏洞能够泄露或修改内核敏感信息,破坏内核控制流,甚至获取root权限.但是由于漏洞的数量和复杂性剧增,从漏洞首次被报告到开发者给出修复补丁(patch)往往需要较长时间... 详细信息

内核堆漏洞是目前操作系统安全的主要威胁之一,用户层攻击者通过触发漏洞能够泄露或修改内核敏感信息,破坏内核控制流,甚至获取root权限.但是由于漏洞的数量和复杂性剧增,从漏洞首次被报告到开发者给出修复补丁(patch)往往需要较长时间,而内核现阶段采用的缓解机制均能被稳定绕过.为此提出一种基于eBPF的内核堆漏洞动态缓解框架,用于在修复时间窗口中降低内核安全风险.动态缓解框架采取数据对象空间随机化策略,在每次分配时为漏洞报告中涉及的数据对象分配随机地址,并充分利用eBPF的动态、安全特性将空间随机化对象在运行时注入内核,使得攻击者无法准确放置攻击负载,堆漏洞几乎无法被利用.评估40个真实内核堆漏洞,并收集12个绕过现有缓解机制的攻击程序进行进一步分析和实验,证实动态缓解框架提供充足的安全性.性能测试表明,即使在严苛情况下,大量分配的4类数据对象仅对系统造成约1%的性能损耗和可以忽略不计的内存损耗,同时增加保护对象的数量几乎不引入额外性能损耗.所提机制对比相关工作适用范围更广,安全性更强,而且无需安全专家发布的漏洞补丁,可以根据漏洞报告生成缓解程序,具备广阔应用前景.

关键词：系统安全漏洞缓解 eBPF

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元强化学习研究综述

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软件学报 2024年第4期35卷 1618-1650页

作者：陈奕宇霍静丁天雨高阳南京大学计算机科学与技术系江苏南京210043 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210043 Applied Sciences Group MicrosoftRedmondWA 98034USA

近年来,深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)已经在诸多序贯决策任务中取得瞩目成功,但当前,深度强化学习的成功很大程度依赖于海量的学习数据与计算资源,低劣的样本效率和策略通用性是制约其进一步发展的关键因素.元强化学... 详细信息

近年来,深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)已经在诸多序贯决策任务中取得瞩目成功,但当前,深度强化学习的成功很大程度依赖于海量的学习数据与计算资源,低劣的样本效率和策略通用性是制约其进一步发展的关键因素.元强化学习(meta-reinforcementlearning,Meta-RL)致力于以更小的样本量适应更广泛的任务,其研究有望缓解上述限制从而推进强化学习领域发展.以元强化学习工作的研究对象与适用场景为脉络,对元强化学习领域的研究进展进行了全面梳理:首先,对深度强化学习、元学习背景做基本介绍;然后,对元强化学习作形式化定义及常见的场景设置总结,并从元强化学习研究成果的适用范围角度展开介绍元强化学习的现有研究进展;最后,分析了元强化学习领域的研究挑战与发展前景.

关键词：元强化学习强化学习深度强化学习元学习

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基于核外计算的Datalog引擎设计与实现

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软件学报 2023年第8期34卷 3587-3604页

作者：张奕裕王归航左志强李宣东南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

随着新兴技术的迅速发展,领域软件对开发效率提出了新的要求.Datalog语言作为一门具有简洁语法和良好语义的声明式编程语言,能帮助开发人员快速开发和解决问题,近年来越来越受到重视与欢迎.但解决真实场景问题时,现有的单机Datalog引擎... 详细信息

随着新兴技术的迅速发展,领域软件对开发效率提出了新的要求.Datalog语言作为一门具有简洁语法和良好语义的声明式编程语言,能帮助开发人员快速开发和解决问题,近年来越来越受到重视与欢迎.但解决真实场景问题时,现有的单机Datalog引擎计算规模往往受限于内存容量大小,不具有可扩展性.为解决上述问题,设计并实现基于核外计算的Datalog引擎.方法首先设计一系列计算Datalog程序所需的支持核外计算的操作算子,然后将Datalog程序转换合成带核外计算算子的C++程序,接着方法设计基于Hash的分区策略和基于搜索树剪枝的最少置换调度策略,将相应的分区文件调度执行计算并得到最终结果.基于该方法,实现原型工具DDL(disk-based Datalog engine),并选取广泛应用的真实Datalog程序,在合成数据集以及真实数据集上进行实验,实验结果体现了DDL良好性能以及高可扩展性.

关键词： Datalog引擎核外计算操作算子分区策略调度策略

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软件缺陷预测模型间的比较实验:问题、进展与挑战

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软件学报 2023年第2期34卷 582-624页

作者：刘旭同郭肇强刘释然张鹏卢红敏周毓明计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

近年来,研究者提出了大量的软件缺陷预测模型,新模型往往通过与过往模型进行比较实验来表明其有效性.然而,研究者在设计新旧模型间的比较实验时并没有达成共识,不同的工作往往采用不完全一致的比较实验设置,这可能致使在对比模型时得到... 详细信息

近年来,研究者提出了大量的软件缺陷预测模型,新模型往往通过与过往模型进行比较实验来表明其有效性.然而,研究者在设计新旧模型间的比较实验时并没有达成共识,不同的工作往往采用不完全一致的比较实验设置,这可能致使在对比模型时得到误导性结论,最终错失提升缺陷预测能力的机会.对近年来国内外学者所做的缺陷预测模型间的比较实验进行系统性的总结:首先,阐述缺陷预测模型间的比较实验的研究问题;然后,分别从缺陷数据集、数据集划分、基线模型、性能指标、分类阈值这5个方面对现有的比较实验进行总结;最后,指出目前在进行缺陷预测模型间比较实验时面临的挑战,并给出建议的研究方向.

关键词：缺陷预测比较实验软件维护质量保障

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面向对象软件度量阈值的确定方法:问题、进展与挑战

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软件学报 2023年第1期34卷 50-102页

作者：梅元清郭肇强周慧聪李言辉陈林卢红敏周毓明计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

面向对象软件度量是理解和保证面向对象软件质量的重要手段之一.通过将面向对象软件的度量值与其阈值比较,可简单直观评价其是否有可能包含缺陷.确定度量阈值方法主要有基于数据分布特征的无监督学习方法和基于缺陷相关性的有监督学习方... 详细信息

面向对象软件度量是理解和保证面向对象软件质量的重要手段之一.通过将面向对象软件的度量值与其阈值比较,可简单直观评价其是否有可能包含缺陷.确定度量阈值方法主要有基于数据分布特征的无监督学习方法和基于缺陷相关性的有监督学习方法.两类方法各有利弊:无监督学习方法无需标签信息而易于实现,但所得阈值的缺陷预测性能通常较差;有监督学习方法通过机器学习算法提升所得阈值的缺陷预测性能,但标签信息在实际过程中不易获得且度量与缺陷链接技术复杂.近年来,两类方法的研究者不断探索并取得较大进展.同时,面向对象软件度量阈值确定方法研究仍存在一些亟待解决的挑战.对近年来国内外学者在该领域的研究成果进行系统性的总结.首先,阐述面向对象软件度量阈值确定方法的研究问题.其次,分别从无监督学习方法和有监督学习方法总结相关研究进展,并梳理具体的理论和实现的技术路径.然后,简要介绍面向对象软件度量阈值的其他相关技术.最后,总结当前该领域研究过程面临的挑战并给出建议的研究方向.

关键词：面向对象软件度量阈值缺陷预测

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