[发明专利]基于压扁控制流认知优先度驱动的程序理解方法及系统有效
| 申请号： | 201610680665.0 | 申请日： | 2016-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN106095470B | 公开（公告）日： | 2019-08-09 |
| 发明（设计）人： | 李泽熊;吴伟民;吴汪洋;李宗妮 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F8/75 | 分类号： | G06F8/75 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510062 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于压扁控制流认知优先度驱动的程序理解方法及系统，包括：利用压扁控制流将残缺版本的目标程序的代码划分成具有索引引导的顺序执行基本块；获取与所述目标程序对应的完整版程序；通过所述完整版程序与所述目标程序的映射对比，将所述基本块按照预定规则转化为以二叉树形式表示的理解依赖模型；计算所述理解依赖模型中未理解节点的认知优先度；利用未理解节点的认知优先度，通过多层感知器的神经网络深度学习分析未理解节点的程序的理解；可见，在本实施例中，能实现在程序出现功能代码部分空白残缺的情况下理解程序。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 压扁 控制 认知 优先 驱动 程序 理解 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于压扁控制流认知优先度驱动的程序理解方法，其特征在于，包括：利用压扁控制流将残缺版本的目标程序的代码划分成具有索引引导的顺序执行基本块；获取与所述目标程序对应的完整版程序；通过所述完整版程序与所述目标程序的映射对比，将所述基本块按照预定规则转化为以二叉树形式表示的理解依赖模型；计算所述理解依赖模型中未理解节点的认知优先度；利用未理解节点的认知优先度，通过多层感知器的神经网络深度学习分析未理解节点的程序的理解；其中，所述计算所述理解依赖模型中未理解节点的认知优先度，包括：将待计算认知优先度的未理解节点作为目标未理解节点；获取在所述理解依赖模型中，已理解节点与所述目标未理解节点的最短路径距离的距离集合；获取在所述理解依赖模型中，与所述目标未理解节点距离所述距离集合中不同距离所对应的已理解节点的数量集合；获取在所述理解依赖模型中，与所述目标未理解节点距离所述距离集合中不同距离所对应的已理解节点的权重值集合；利用所述距离集合、所述数量集合和所述权重值集合，计算每个未理解节点的认知优先度。
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