一种基于机器学习和静态分析的软件集成测评方法技术

本发明专利技术涉及软件工程与软件质量测评技术领域，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，包括以下步骤：S1：对软件源代码进行静态分析，生成候选缺陷列表；S2：基于所述候选缺陷列表，执行动态验证，采集运行时数据；S3：将所述静态分析结果与动态验证数据进行特征融合，形成缺陷评估特征向量；S4：将所述缺陷评估特征向量输入机器学习模型，评估缺陷的真实性与严重性；S5：输出缺陷检测报告。本发明专利技术中，通过结合静态分析和动态验证，能够进一步确认缺陷及其影响范围，有效降低了静态分析中的误报率，同时弥补了动态验证路径覆盖不足的缺陷，提高了缺陷检测的全面性与准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及软件工程与软件质量测评，尤其涉及一种基于机器学习和静态分析的软件集成测评方法。

技术介绍

1、随着软件系统规模和复杂度的不断提高，软件质量问题逐渐成为制约软件开发效率和系统稳定性的重要因素。为了保障软件的正确性和可靠性，软件集成检测技术被广泛应用于软件开发生命周期中。

2、目前，静态分析是最常用的缺陷检测方法，通过扫描源代码快速识别潜在缺陷，如空指针、数组越界等问题。然而，由于静态分析依赖于代码规则匹配和静态逻辑推导，其缺陷检测结果存在以下不足：误报率高：静态分析工具往往无法精准判断缺陷的实际可触发性，导致大量误报，给开发人员带来额外的分析负担。缺乏运行时验证：静态分析仅基于代码结构进行推理，无法捕获程序运行时的动态行为，难以判断缺陷在实际执行中的影响。覆盖范围有限：在复杂路径条件、多模块调用关系的场景下，静态分析难以完整覆盖所有潜在缺陷路径，存在漏报问题。

3、与此同时，近年来，机器学习技术为缺陷检测带来了新的解决方案。通过对历史缺陷数据的训练，机器学习模型能够实现缺陷的真实性判定和严重性量化，提供智能化评估结果。然本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习和静态分析的软件集成测评方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和静态分析的软件集成测评方法，其特征在于，所述S1步骤还包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习和静态分析的软件集成测评方法，其特征在于，所述S1.4中代码复杂度通过圈复杂度公式计算，具体为：

4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和静态分析的软件集成测评方法，其特征在于，所述S2步骤还包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和静态分析的软件集成测评方法，其特征在于，所述S3步骤还包括：

6.根...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习和静态分析的软件集成测评方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和静态分析的软件集成测评方法，其特征在于，所述s1步骤还包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习和静态分析的软件集成测评方法，其特征在于，所述s1.4中代码复杂度通过圈复杂度公式计算，具体为：

4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和静态分析的软件集成测评方法，其特征在于，所述s2步骤还包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和静态分析的软件集成测评方法，其特征在于，所述s3步骤还包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和静态分析的软件集成测评方法，其特征在于，所述s4步骤还包括：

7.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵孔，苏泓锦，戚北望，邵云鹏，宗雨薇，
申请(专利权)人：上海雾见安全科技有限公司，
类型：发明
国别省市：