[发明专利]一种基于机器学习和静态分析的软件集成测评方法在审
| 申请号： | 202111667193.2 | 申请日： | 2021-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN114490344A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 杨顺昆;杨明浩;王杰凯 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京快易权知识产权代理有限公司 11660 | 代理人： | 陈伟斯 |
| 地址： | 100190*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习和静态分析的软件集成测评方法，包括：收集历史版本软件源码的缺陷信息，进行统一格式化处理；对历史版本软件源码扫描分析，提取原始缺陷分析结果中的关键信息；提取历史版本软件源码的代码特征信息；将已知缺陷信息、缺陷分析结果、代码特征信息进行数据组合，构建机器学习算法模型的输入数据；设定训练模型及参数，完成机器学习算法模型的训练和调优；对待分析的目标代码重复执行，获得目标代码的特征数据；将待分析的目标代码特征数据输入机器学习算法模型，获得软件缺陷分析结果。本发明通过机器学习算法对原始分析结果进行进一步集成和优化，过滤部分错误报告，同时补充单一静态工具遗漏的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 静态 分析 软件 集成 测评 方法 | ||
【主权项】：
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