一种高效的差分隐私随机森林训练算法

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差分隐私凭借其强大的隐私保护能力被应用在随机森林算法解决其中的隐私泄露问题,然而,直接将差分隐私应用在随机森林算法会使模型的分类准确率严重下降．为了平衡隐私保护和模型准确性之间的矛盾,本文创新性地提出了一种高效的差分隐私随机森林训练算法——eDPRF（efficient Diff… …   相似文献

王树兰  邱瑶  赵陈斌  邹家须  王彩芬 《软件学报》2025,36(7)

面向智能体路径规划问题的动态随机测试方法

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智能体路径规划算法旨在规划某个智能体的行为轨迹,使其在不碰到障碍物的情况下安全且高效地从起始点到达目标点。目前智能体路径规划算法已经被广泛应用到各种重要的物理信息系统中,因此在实际投入使用前对算法进行测试,以评估其性能是否满足需求就非常重要。然而,作为路径规划算法的输入,任务空间… …   相似文献

张逍怡  李幸  刘洋  郑征  孙昌爱 《软件学报》2025,36(7)

面向函数内联场景的二进制到源代码函数相似性检测方法

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二进制到源代码函数相似性检测是软件组成成分分析的基础性工作之一.现有方法主要采用一对一的匹配策略,即使用单一的二进制函数和单一的源代码函数进行比对.然而,由于函数内联的存在,函数之间的映射关系实际上表现为一对多——单一的二进制函数能够关联至多个源代码函数.这一差异导致现有方法在函… …   相似文献

贾昂  范铭  徐茜  晋武侠  王海军  刘烃 《软件学报》2025,36(7)

基于函数间结构特征关联的软件漏洞检测方法

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漏洞检测是软件系统安全领域的关键技术. 近年来, 深度学习凭借其代码特征提取的卓越能力, 在漏洞检测领域取得了显著进展. 然而, 当前基于深度学习的方法仅关注于代码实例自身的独立结构特征, 而忽视了不同漏洞代码间存在的结构特征相似关联, 限制了漏洞检测技术的性能. 针对这一问题,… …   相似文献

邱少健  程嘉濠  黄梦阳  黄琼 《软件学报》2025,36(7)

Java依赖异味的实证研究与统一检测技术

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Java语言因丰富的依赖库和便捷的构建工具(如Maven和Gradle)已成为当今最流行的应用项目开发语言之一.然而,随着依赖库规模的持续增大,Java项目的依赖管理变得愈益复杂,也不断超越现有工具的管理能力,其潜藏问题容易在未预期情况下触发,严重影响当前项目及所在Java生态中… …   相似文献

孙伟杰  许畅  王莹 《软件学报》2025,36(7)

语义可感知的灰盒编译器模糊测试

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模糊测试技术在软件质量保障、软件安全测试等领域起到重要作用。然而,在面对编译器这样输入语义复杂的系统时,现有的模糊测试工具由于其变异策略中缺乏对语义的感知能力,导致生成的程序难以通过编译器前端检查。本文提出了一种语义可感知的灰盒模糊测试方法,旨在提高模糊测试工具在编译器测试领域的… …   相似文献

欧先飞  蒋炎岩  许畅 《软件学报》2025,36(7)

基于主动学习的代码异味检测实证研究

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基于机器学习和深度学习的代码异味检测方法需要依赖大量的标注数据集,而在代码异味领域标注数据集数量稀缺,并且与此同时存在着大量的未标注数据。因此,可以将主动学习的方法应用于代码异味检测。以往的研究表明,在软件工程领域,主动学习可以在花费更少的标注和训练成本条件下得到性能更高的模型。… …   相似文献

陈浩轩  刘磊  黄若煊  张一卓  胡文华  马传香 《软件学报》2025,36(7)

大语言模型在代码优化任务中的能力探究及改进方法

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代码优化任务作为自动化代码审查的关键环节,有助于提高开发效率和代码质量.随着大语言模型在软件工程领域中展现出远胜于传统小规模预训练模型的性能,本研究旨在探讨两类模型在自动代码优化任务的表现,以评估大语言模型的综合优势.通过使用传统代码质量评估指标(e.g., BLEU, CodeBLEU, Edit Progress)对四种主流大语言模型和四种代表性小规模预训练模型在代码优化任务的表现进行评估,发现大语言模型在审查前代码优化子任务的优化质量劣于小规模预训练模型.由于现有代码质量评估指标难以解释上述现象,本研究提出基于Unidiff的代码优化评估指标,量化优化过程中的变更操作,以解释劣势原因并揭示模型执行变更操作的倾向性:(1)审查前代码优化任务难度较大,模型执行正确变更操作的准确度极低,且大语言模型比小规模预训练模型表现更为“激进”,即倾向于执行更多的代码变更操作,导致其表现不佳;(2)相比小规模预训练模型,大语言模型在代码优化任务倾向于执行更多插入(ADD)和修改(MODIFY)变更操作且ADD变更操作平均插入的代码行数较多,进一步证明其“激进”性.为缓解大语言模型在审查前优化任务中的劣势,本研究基于大语言模型和集成学习提出LLM-Voter方法,包含Inference-based(基于模型推理)和Confidence-based(基于置信度选择)两种子方案,旨在集成不同基模型的优势以提升代码优化质量.在此基础上,进一步引入优化判定机制,以增强模型的决策稳定性与可靠性.实验证明:基于置信度选择的LLM-Voter方法能够在大幅提高EM (Exact Match)值的同时获得优于所有基模型的优化质量,从而有效缓解大语言模型的劣势.… …   相似文献

王志鹏  何铁科  赵若愚  郑滔 《软件学报》2025,36(6):1-24

基于大语言模型的模糊测试研究综述

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模糊测试是一种自动化的软件测试方法,通过向目标软件系统输入大量自动生成的测试数据,以发现系统潜在的安全漏洞、软件缺陷或异常行为.然而,传统模糊测试技术受限于自动化程度低、测试效率低、代码覆盖率低等因素,无法应对现代的大型软件系统.近年来,大语言模型的迅猛发展不仅为自然语言处理领域… …   相似文献

李岩  杨文章  张翼  薛吟兴 《软件学报》2025,36(6):1-28

基于大语言模型的长方法分解

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长方法及其他类型的代码坏味阻碍了软件应用程序达到最佳的可读性、可重用性和可维护性。因此,人们对长方法的自动检测和分解进行了广泛的研究。虽然这些方法极大地促进了分解,但其解决方案往往与最优方案存在很大差异。为此,我们调研公开真实长方法数据集中的可自动化部分,探讨了长方法的分解情况,… …   相似文献

徐子懋  姜艳杰  张宇霞  刘辉 《软件学报》2025,36(6):1-14

智能化芯片设计程序测试研究综述

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在当今智能化的时代背景下,芯片作为智能电子设备的核心组件,在人工智能、物联网、5G通信等诸多领域发挥着关键作用,保障芯片的正确性、安全性和可靠性至关重要.在芯片的开发流程中,开发人员首先需要利用硬件描述语言,将芯片设计实现成软件形式(即芯片设计程序),然后再进行物理设计并最终流片… …   相似文献

李晓鹏  闫明  樊兴宇  唐振韬  开昰雄  郝建业  袁明轩  陈俊洁 《软件学报》2025,36(6):1-24

基于大语言模型的多智能体协作代码评审人推荐

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基于拉取请求(Pull Requests, PRs)的软件开发机制是开源软件中的重要实践.合适的代码评审人能够通过代码审查帮助贡献者及时发现PR中的潜在错误,为持续开发和集成过程提供质量保障.然而,代码变更内容的复杂性以及评审行为固有的多样性增加了评审人推荐的难度.现有方法主要聚… …   相似文献

王路桥  周洋涛  李青山  王铭康  徐子轩  崔笛  王璐  罗懿行 《软件学报》2025,36(6):1-19

大模型生成代码的开源许可证违规风险洞察与分析

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大型语言模型的快速发展极大地影响了软件工程领域. 这些模型利用大量开源仓库代码进行预训练, 能够高效完成诸如代码生成和代码补全等任务. 然而, 开源软件仓库中存在大量受开源许可证约束的代码, 这给大模型带来了潜在的开源许可证违规风险. 本文聚焦于大模型生成代码与开源仓库的许可证违… …   相似文献

王毅博  王莹  余跃  许畅  于海  朱志良 《软件学报》2025,36(6):1-24

LLM赋能的Datalog代码翻译技术及增量程序分析框架

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Datalog是一种声明式逻辑编程语言,在不同领域得到了广泛应用.近年来,学术界和工业界对Datalog的兴趣高涨,设计并开发了多种Datalog引擎和相应方言.然而,多方言带来的一个问题是以一种Datalog方言实现的代码一般而言不能在另一种方言的引擎上执行.因此,当采用新Da… …   相似文献

王熙灶  沈天琪  宾向荣  卜磊 《软件学报》2025,36(6):1-21

Java程序资源泄露缺陷检测: 传统模型和语言模型的有效性分析

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资源泄露是由于有限的系统资源未能及时正确关闭所导致的缺陷,广泛存在于各种语言程序中,且具有一定的隐蔽性.传统的缺陷检测方法通常基于规则和启发式搜索预测软件中的资源泄露.近年来,基于深度学习的缺陷检测方法通过不同的代码表征形式并使用循环神经网络、图神经网络等技术捕获代码中的语义信息… …   相似文献

刘天阳  叶嘉威  计卫星  刘辉 《软件学报》2025,36(6):1-21

支持错误定位与数据恢复的多云关键词审计

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基于关键词的审计(KA)技术是保障云审计经济适用性的重要手段. 不同于概率性审计对外包数据进行随机抽样验证, KA考虑多用户多属性数据的审计需求, 执行关键词检索和定向审计, 能有效降低审计开销. 然而, 现有的KA方案通常聚焦于目标数据的审计效率, 而很少关注审计失败后的错误定… …   相似文献

薛婧婷  罗抒琴  张文政  李发根  周宇  张晓均 《软件学报》2025,36(3):1268-1288

基于组合负载预测模型的多租户数据库弹性伸缩方法

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云环境下的多租户数据库重要特性之一是可伸缩性, 然而大部分的弹性伸缩技术难以针对复杂变化的负载进行有效的伸缩决策. 若能提前预测负载变化, 则能够准确地调整资源供给. 鉴于此, 提出了基于内存负载预测的多租户数据库弹性伸缩方法, 包括一种组合负载预测模型和一种弹性伸缩策略. 组合… …   相似文献

徐海洋  刘海龙  陈先  王磊  金轲  侯舒峰  李战怀 《软件学报》2025,36(3):981-994

面向深度学习的图像数据增强综述

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深度学习已经在许多计算机视觉任务中取得了显著的成果. 然而, 深度神经网络通常需要大量的训练数据以避免过拟合, 但实际应用中标记数据可能非常有限. 因此, 数据增强已成为提高训练数据充分性和多样性的有效方法, 也是深度学习模型成功应用于图像数据的必要环节. 系统地回顾不同的图像数… …   相似文献

杨锁荣  杨洪朝  申富饶  赵健 《软件学报》2025,36(3):1390-1412

基于思维链的软件漏洞自动修复

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随着软件漏洞的类型、数量和复杂性日渐增长, 研究人员提出了诸多自动化的手段来帮助开发人员发现、检测和定位漏洞, 但研究人员仍需花费大量精力对漏洞进行修复. 近年来, 一些研究者开始关注软件漏洞自动修复技术, 然而当前的先进技术仅将软件漏洞修复规约为通用的文本生成问题, 没有对缺陷… …   相似文献

林博  王尚文  毛晓光 《软件学报》2025,36(3):1131-1151

良构图类上的模型检测问题

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图上的诸多计算问题都是NP难问题, 因此经常会将问题限定在一些特定的图类上. 这类方法在过去的几十年间收获了大量特定图类(如度有界图类、树宽有界图类、平面图类等)上的高效算法, 其中很大一部分都能统一到算法元定理的框架下. 算法元定理是一类通用的结论, 主要描述模型检测问题(即判… …   相似文献

刘国航  陈翌佳 《软件学报》2025,36(3):1107-1130