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一种基于关联分析与N-Gram的错误参数检测方法
一种基于关联分析与N-Gram的错误参数检测方法
作者:
刘辉
李超
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
参数
异常检测
缺陷
语言模型
关联分析
摘要:
为了检测软件系统中存在错误参数的函数调用,提出了一种基于关联分析和N-Gram语言模型的静态检测方法(ANiaD).基于海量开源代码,构建了关联分析模型以挖掘参数间存在的强关联规则.针对参数间存在强关联规则的函数调用构建N-Gram语言模型.基于训练过的N-Gram模型,计算给定函数调用语句正确的概率.低概率的函数调用被报告为异常函数调用.基于10个开源Java项目对该方法进行实验验证.实验结果表明,该方法检测的查准率约43.40%,显著高于现有的基于相似度的检测方法(查准率25%).
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内容分析
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文献信息
篇名
一种基于关联分析与N-Gram的错误参数检测方法
来源期刊
软件学报
学科
工学
关键词
参数
异常检测
缺陷
语言模型
关联分析
年,卷(期)
2018,(8)
所属期刊栏目
数据驱动的软件智能化开发方法与技术专题
研究方向
页码范围
2243-2257
页数
15页
分类号
TP311
字数
11984字
语种
中文
DOI
10.13328/j.cnki.jos.005531
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘辉
北京理工大学计算机学院
100
1089
18.0
29.0
2
李超
北京理工大学计算机学院
16
196
7.0
13.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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二级引证文献(6)
研究主题发展历程
节点文献
参数
异常检测
缺陷
语言模型
关联分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
主办单位:
中国科学院软件研究所
中国计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-9825
CN:
11-2560/TP
开本:
16开
出版地:
北京8718信箱
邮发代号:
82-367
创刊时间:
1990
语种:
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
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学科类型:
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