张海龙
- 作品数：2 被引量：14H指数：1
- 供职机构：北京邮电大学计算机学院网络与交换技术国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于踪迹挖掘的自动缺陷警报分类方法
- 2014年
- 缺陷检测一般包括静态分析与人工确认两个阶段.静态缺陷检测工具报告大量警报,但是主要的警报确认工作仍然由人工完成,这是一件费时费力的工作.巨大的确认投入,会导致测试人员和管理人员拒绝使用该静态检测工具.为了辅助警报确认工作,提出一种基于警报踪迹挖掘的警报分类方法,使用该方法挖掘警报踪迹进而将代码结构相似警报分为一类,使得分类后的最终警报报告更加易于人工确认.实验表明,该方法能够在较大规模的软件测试过程中分类测试结果,提高警报确认效率.
- 张大林金大海宫云战张海龙杨学红
- 关键词：踪迹
- 基于缺陷关联的静态分析优化被引量：14
- 2014年
- 缺陷检测一般包括静态分析与人工审查两个阶段.静态检测工具报告大量缺陷,但是主要的缺陷确认工作仍由人工完成,这是一件费时、费力的工作.巨大的审查开销可能会导致软件开发人员拒绝使用该静态缺陷检测工具.提出一种可靠的基于缺陷关联的静态分析优化方法,能够分组静态检测工具所报告的缺陷,在分组后的任意一组缺陷中,如果其主导缺陷被证明是误报(或者是真实的),就能确认其他缺陷也是误报(也是真实的).实验结果表明,基于缺陷关联的静态分析优化方法在较小的时间和空间开销下减少了22%的缺陷审查工作,能够较好地适应于大型的关键嵌入式系统程序缺陷检测.
- 张大林金大海宫云战王前董玉坤张海龙
