[发明专利]一种源代码缺陷检测方法与装置

权利要求书

1.一种源代码缺陷检测方法，其特征在于，包括：

获取待进行缺陷检测的软件源代码；

基于所述软件源代码的语法结构，提取所述软件源代码中的数据流关系和控制流关系；

根据所述数据流关系和所述控制流关系，对所述软件源代码进行切片处理，得到所述软件源代码的代码片段；

利用预先构建的人工智能模型对所述软件源代码的代码片段进行缺陷检测处理，得到所述软件源代码的代码片段的缺陷检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述软件源代码的语法结构，提取所述软件源代码中的数据流关系和控制流关系，包括：

解析并提取所述软件源代码中含有的语义信息和/或语法信息，并生成包含所述语义信息和/或语法信息的抽象语法树；

根据所述抽象语法树，提取所述软件源代码中各个函数内的控制流关系，并生成分别对应于各个函数内的控制流关系的各个控制流图；

将各个控制流图进行整合，生成具有函数间控制流关系的控制流图；

根据所述抽象语法树，提取所述软件源代码中的数据流关系，并生成相对应的数据流图；

将所述控制流图和所述数据流图进行整合，生成包含有控制流关系和数据流关系的控制流-数据流图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据流关系和所述控制流关系，对所述软件源代码进行切片处理，得到所述软件源代码的代码片段，包括：

对所述控制流-数据流图进行子图提取，得到至少一个子图；

根据所述至少一个子图，提取代码语句，生成对应于至少一个子图的含有控制流关系和/或数据流关系的至少一个代码片段。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用预先构建的人工智能模型对所述软件源代码的代码片段进行缺陷检测处理，得到所述软件源代码的代码片段的缺陷检测结果，包括：

对所述代码片段进行编码，生成所述代码片段的向量化表示；

将代码片段的向量化表示输入预先构建的人工智能模型，由所述人工智能模型对代码片段进行缺陷分析与缺陷类别判定，得到包含所述代码片段的缺陷类别的缺陷检测结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用预先构建的人工智能模型对所述软件源代码的代码片段进行缺陷检测处理之前，还包括：

对所述软件源代码的代码片段进行规范化处理；

其中，对代码片段的规范化处理包括：提取代码片段的预定补充信息，和/或，剔除重复的代码片段。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到所述软件源代码的代码片段的缺陷检测结果之后，还包括：

输出所述缺陷检测结果，并于可视化界面对所述检测结果进行支持交互式的信息展示。

7.一种源代码缺陷检测装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取待进行缺陷检测的软件源代码；

提取单元，用于基于所述软件源代码的语法结构，提取所述软件源代码中的数据流关系和控制流关系；

切片单元，用于根据所述数据流关系和所述控制流关系，对所述软件源代码进行切片处理，得到所述软件源代码的代码片段；

检测单元，用于利用预先构建的人工智能模型对所述软件源代码的代码片段进行缺陷检测处理，得到所述软件源代码的代码片段的缺陷检测结果。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述提取单元，具体用于：

解析并提取所述软件源代码中含有的语义信息和/或语法信息，并生成包含所述语义信息和/或语法信息的抽象语法树；

根据所述抽象语法树，提取所述软件源代码中各个函数内的控制流关系，并生成分别对应于各个函数内的控制流关系的各个控制流图；

将各个控制流图进行整合，生成具有函数间控制流关系的控制流图；

根据所述抽象语法树，提取所述软件源代码中的数据流关系，并生成相对应的数据流图；

将所述控制流图和所述数据流图进行整合，生成包含有控制流关系和数据流关系的控制流-数据流图。