C程序内存泄漏智能化检测方法

• 作者: 左志强 朱亚伟 李宣东 王林章
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 内存泄漏 内存泄漏检测 静态分析 机器学习 特征提取
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 智能化软件新技术专刊
• 页码范围: 1330-1341
• 页数: 12页
• 分类号: TP311
• 字数: 10383字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005715

摘要

内存泄漏在采用显式内存管理机制的C语言中是一种常见的代码缺陷,内存泄漏的检测方法目前主要是静态分析与动态检测.动态检测开销大,且高度依赖测试用例;静态分析目前被学术界和工业界广泛应用,但是存在大量误报,需要人工对检测结果进行确认.内存泄漏静态分析的误报通常是由于对指针、分支语句和全局变量分析的不准确性导致的.提出了一种内存泄漏的智能化检测方法,通过使用机器学习算法学习程序特征与内存泄漏之间的相关性,构建机器学习分类器,并应用机器学习分类器进一步提高内存泄漏静态分析的准确性.首先构建机器学习分类器,然后通过静态分析方法构建从内存分配点开始的Sparse Value Flow Graph(SVFG),并从中提取内存泄漏相关特征,再使用规则和机器学习分类器进行内存泄漏的检测.实验结果显示,该方法在分析指针、分支语句和全局变量时是有效的,能够提高内存泄漏检测的准确性,降低内存泄漏检测结果的误报.最后,对未来研究的可行性以及面临的挑战进行了展望.