专利基本信息
| 专利名称 | 一种基于深度神经网络的Python资源敏感缺陷代码检测方法 | ||
|---|---|---|---|
| 专利状态 | - | 专利号（申请号） | CN107967208A |
| 专利申请日期 | 2016-10-20 | 专利类型 | 发明专利 |
| 申请公布号 | 2016109156334 | 申请公布日 | 2016-10-20 |
| 授权公告号 | - | 授权公告日 | - |
| 发明人 | 陈林;潘陶;陈芝菲;李言辉;徐宝文 | ||
| 专利权人 | 南京大学 | ||
| 专利摘要 | 本发明为一种基于深度神经网络的Python资源敏感缺陷代码检测方法,包括下列步骤:1)获取同一软件的历史版本的源代码和待测版本的源代码;2)利用类型推断抽取各版本的资源敏感代码模式;3)抽取资源敏感代码模式的相关特征;4)计算缺陷代码模式和安全代码模式、缺陷代码模式和待测代码模式之间的各个特征相似度,生成特征向量,并得到训练集和测试集;5)用训练集训练深度神经网络模型进行特征合并,然后对测试集中的模式对用深度神经网络模型计算相关度并排序;6)在程序开发和维护阶段,根据相关度排序结果对可能发生错误的资源对象操作进行提醒,辅助开发和维护;本发明解决了目前存在缺乏针对Python语言资源敏感代码识别和缺陷代码检测的自动化方法等问题,进而降低软件风险,提高软件质量,从而提高开发者和维护者开发和维护软件的效率。 | ||
专利价值评估分析
专利价值评估分析
样例
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