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面向领域自适应扰动的神经网络鲁棒性形式验证

王麒扬, 李璟旸, 李国强

原文摘要

神经网络鲁棒性验证作为保障人工智能系统安全性与可靠性的关键技术, 能够为智能决策提供形式化保证. 现有研究普遍基于数据分布各向同性的简化假设, 进行均匀Lp范数球邻域上的验证算法开发. 但这一理论框架在面对现实世界复杂的数据特性时显得力不从心, 例如: 数据不同特征对模型预测结果的影响及其对扰动的敏感度表现出差异性; 某些特征受物理约束限制具有不可变性; 特征间还可能存在复杂的相关性结构. 这使得基于均匀扰动域的验证算法难以准确建模现实世界对人工智能系统的鲁棒性需求. 针对上述局限, 提出基于非均匀扰动域的鲁棒性验证框架. 通过结合具体应用领域的数据分布特性, 合理构建符合领域特征的扰动域几何结构, 并对领域自适应扰动进行建模. 在此基础上, 形式化地定义3种新型鲁棒性概念: 椭球鲁棒性、掩码局部鲁棒性以及马氏距离鲁棒性, 并提出相应的鲁棒性验证问题的定义与构建方法. 此外, 设计NNV4RADAP算法, 通过构建等价的均匀Lp范数球鲁棒性验证问题来将现有的验证算法推广到面向领域自适应扰动的神经网络鲁棒性验证问题上. 实验结果显示, NNV4RADAP算法可以为神经网络提供更为精准且贴合数据分布特性的鲁棒性保证. 拓宽现有深度神经网络鲁棒性的形式定义, 并设计实现面向领域自适应扰动的神经网络鲁棒性的形式验证算法, 研究领域内基于数据分布的鲁棒性定义问题, 对于形式验证技术未来在可信人工智能技术中的落地和应用都有指导作用.

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面向预训练漏洞检测模型的黑盒对抗攻击

王霄东, 陈郅楷, 王一杰, 黄荔, 关志涛

原文摘要

预训练代码模型在代码理解与分析任务中展现出强大的能力, 逐渐成为源代码漏洞检测领域的重要工具与研究热点. 然而, 与传统深度学习模型类似, 预训练代码模型在面对精心构造的对抗代码输入时仍存在鲁棒脆弱性. 攻击者可通过添加语义保持的扰动, 误导模型将含漏洞代码识别为无漏洞代码, 从而威胁软件安全. 因此, 研究针对预训练漏洞检测模型的对抗攻击, 不仅有助于评估预训练代码模型的鲁棒性, 还能够为后续漏洞检测模型设计和防御机制构建提供重要参考. 针对硬标签黑盒攻击场景, 提出一种面向预训练漏洞检测模型的黑盒对抗攻击方法——VulBlurrer. 设计定向同义代码转换策略优先对漏洞邻近的高敏感区域和特定语句进行扰动, 并提出基于特征一致性、语义一致性与代码流畅度的逃逸分数, 以在无需访问目标模型内部信息的前提下量化候选样本的潜在攻击价值. 此外, 采用基于遗传算法的对抗代码优化策略, 通过动态调整逃逸分数计算权重, 并在迭代过程中采用精英保留机制, 进一步提升攻击准确率. 在基于CodeBERT、GraphCodeBERT、CodeT5和UniXcoder的预训练漏洞检测模型上, 对VulBlurrer及基线方法进行性能测试. 结果显示, VulBlurrer在4种目标模型上的攻击成功率分别达到85.51%、91.47%、93.14%和71.61%, 平均查询次数分别为12.67次、9.10次、11.07次和19.44次. 与现有方法相比, VulBlurrer具有更高的攻击成功率, 且在攻击成功率与查询效率之间实现了更好的权衡, 其生成的对抗代码在语义一致性与代码流畅度方面亦表现更优. 进一步地, 在ChatGPT、DeepSeek和基于大语言模型的辅助编程工具GitHub Copilot、TRAE上开展实证研究, 验证了VulBlurrer在大语言模型上的有效性. 因此, 预训练代码模型在漏洞检测任务中仍面临对抗攻击带来的鲁棒性挑战, 基于预训练模型和大语言模型的漏洞检测工具需要进一步提升面对对抗性代码时的鲁棒性.

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基于语法和类型变异的TypeScript编译器缺陷检测

任志磊, 高越, 周志德, 敖伟, 江贺

原文摘要

TypeScript作为JavaScript的超集, 提供了静态类型支持和面向对象等多种特性, 被Angular、Vue、React等众多主流框架广泛采用, 成为构建大型应用的核心技术之一. 其编译器负责将TypeScript代码编译为标准的JavaScript代码. 然而, TypeScript编译器本身可能存在缺陷, 导致生成的JavaScript代码包含难以预料的错误. 尽管在JavaScript引擎测试方面已有诸多研究, 但尚未有针对TypeScript编译器的系统性测试研究. 现有的JavaScript引擎测试方法既难以生成大量包含TypeScript特定类型的程序, 也无法有效变异这些类型, 导致难以检测TypeScript编译器中与复杂类型系统相关的缺陷. 为此, 提出一种基于语法和类型变异的TypeScript编译器测试框架TscFuzz. 为了获取大量包含TypeScript特定类型的种子程序, TscFuzz针对TypeScript相较于JavaScript的特定类型设计了一组提示词, 并引导大语言模型生成一系列包含特定类型的程序. 然后, 设计了一组类型特定的变异算子, 旨在通过类型变异对TypeScript的类型系统进行针对性的测试. 最后, TscFuzz基于交叉版本策略的差分测试, 比较不同版本的TypeScript编译器的输出结果来检测其缺陷, 并通过Node.js验证编译器输出JavaScript程序的语义正确性. 实验结果显示, TscFuzz在72 h内发现了5个缺陷, 比基线方法DIE和FuzzJIT分别多检测了2个和3个bug. TscFuzz的缺陷检测效果显著优于基线方法. 同时, 经过3个月的测试, TscFuzz发现了12个真实的TypeScript缺陷, 其中8个已被开发者确认, 7个已被修复.

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覆盖率引导的Python JIT编译器缺陷检测

任志磊, 张子龙, 周志德, 李微微, 江贺

原文摘要

Python作为一种广泛应用的解释型语言, 在执行效率方面存在性能瓶颈. 即时(JIT)编译器被引入Python生态, 它通过将字节码动态编译为机器码, 显著提升了程序的运行速度. 然而, JIT编译器复杂的优化策略可能导致程序缺陷, 影响程序的稳定性和可靠性. 现有的Python解释器模糊测试方法难以有效检测JIT编译器的深层优化缺陷和非崩溃缺陷. 为此, 提出了一种基于覆盖率引导的Python JIT编译器缺陷检测方法PjitFuzz. 首先, 为了能够生成触发Python JIT编译器优化策略的程序变体, PjitFuzz提出了5种基于JIT优化策略的程序变异规则. 其次, 为了聚合不同变异规则的优势并生成多样化的程序变体, PjitFuzz设计了一种基于覆盖率引导的变异规则动态选择方法. 然后, 为了有效记录程序执行过程中变量值的变化情况, 从而检测输出不一致的缺陷, PjitFuzz提出了一种基于计算校验和的代码块插入策略. 最后, 结合不同的JIT编译选项进行差分测试, 从而有效检测Python JIT编译器缺陷. 将PjitFuzz与目前最先进的两种Python解释器模糊测试方法FcFuzzer和IFuzzer进行比较, 实验结果表明, PjitFuzz在缺陷检测能力上, 分别高出150%和66.7%; 在代码覆盖率方面, 分别比现有方法高出28.23%和15.68%; 在生成测试程序有效率方面, 分别高出42.42%和62.74%. 在为期8个月的实验中, PjitFuzz发现并报告了16个缺陷, 其中12个已得到开发人员的确认.

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业务建模驱动TRIZ注入的人-多智能体协作创新需求捕获框架

刘新华, 金敏, 余梦姣, 谢文涛

原文摘要

当前软件市场呈现出产品同质化加重趋势, 功能性创新已成为决定软件竞争优势的关键因素. 这促使现代需求工程研究范式从被动的需求提取转向主动的创新需求捕获. 在提升需求创新性的实践中, 现有研究主要呈现两条路径: (1)通过情景建模与引导方法改进工作坊流程, 激发人类团队协作创新; (2)基于组合创新理论对既有需求进行解构重组, 快速生成新需求方案. 但两种方法均面临创新质量与参与成本难以有效平衡的核心矛盾. 生成式AI技术的突破性进展为应对这一挑战提供了新思路. 提出一种业务建模驱动下注入TRIZ理论的人-多智能体协作式创新需求捕获框架BMHACT, 该框架以统一过程业务建模协作架构为蓝本, 设计提示词定义业务流程分析员、业务设计员等5个智能体职责. 多智能体团队通过“系统愿景收集-流程痛点识别-技术矛盾分析-TRIZ创新原理匹配-需求方案生成”的协作流程生成创新需求, 并由领域专家和客户代表对需求进行创新性评估. 以工程机械领域某企业门户网站建设项目为例的实证研究表明: 相较基于需求重用的自动化方法和基于对抗样本的追溯式需求生成方法, BMHACT迭代次数分别降低50%和28.6%, 全过程耗时减少66.7%和33.3%, 同时, 创新潜力指数CNU (clarity, novelty, usefulness)分别提升22.9%和10.7%, 且CNU单轮平均增益分别提高2.16倍和2.14倍. 证明了BMHACT在提升需求创新质量和降低协作成本上的优越性.

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面向复杂头文件的自动化分解与重构方法

王玥, 孙嘉旋, 邹艳珍, 李宇轩, 常文辉, 谢冰

原文摘要

许多代码文件随着软件演化逐渐膨胀并承担了过多职责, 严重影响了软件的可维护性和可理解性. 开发者常需要重构这些文件, 将一个大的代码文件分解成多个较小的子文件. 现有研究工作主要聚焦类文件的分解重构, 并不完全适用于分解复杂头文件. 这是因为分解头文件面临一些独有的挑战: 既需要考虑整个软件项目的构建依赖以降低编译成本, 也需要确保分解后的子文件之间不会存在循环依赖. 为此, 提出一种面向复杂头文件的自动化分解与重构方法——HeaderSplit. 该方法首先为复杂头文件构造蕴含多种代码关系的代码元素图, 其中就包括体现项目构建依赖的共同使用关系; 然后通过节点合并与多视图聚类算法识别关联紧密的代码元素聚类; 随后引入启发式的循环依赖修正算法生成可行的文件分解方案. 用户确认分解方案后, HeaderSplit能够自动执行重构, 生成新的子文件内容, 并更新软件项目内直接或间接引用原头文件的代码语句. 在合成复杂头文件与真实复杂头文件上对HeaderSplit进行评估, 结果表明: 1) HeaderSplit在准确率上比现有方法提升了11.5%, 并且具有更强的跨软件项目稳定性; 2) HeaderSplit分解得到的子文件模块度更高且无循环依赖, 具有更好的架构设计; 3) 使用HeaderSplit分解复杂头文件可以降低其演化历史中15%–60%的重编译成本; 4) HeaderSplit可以高效实施自动化重构, 在5 min以内完成百万行软件项目内的头文件分解重构, 具有很高的实用价值.

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基于大语言模型的非功能需求生成方法

欧阳柳波, 叶巧莹, 孟心如, 杜漫茹

原文摘要

在软件工程领域中, 非功能需求(non-functional requirement, NFR)获取一直是需求工程实践中的重要内容, 但容易被忽视. 传统的NFR获取方法主要依赖需求工程师的经验和人工分析, 不仅效率低下, 而且容易出现遗漏和不一致. 近年来, 大语言模型在自然语言处理领域取得突破性进展, 为自动化获取非功能需求提供了新的技术手段. 然而, 直接使用大语言模型生成非功能需求常面临知识幻觉、领域专业性不足等问题. 为此, 提出一种基于大语言模型的非功能需求自动获取方法, 实现高质量的非功能需求生成. 构建包含3856条功能需求和5723条非功能需求的结构化关联数据集, 形成22647对FR-NFR关联关系. 通过融合检索增强生成(retrieval-augmented generation, RAG)技术, 构建包含3个核心模块的系统化解决方案: 基于语义相似度的案例检索模块、面向非功能需求生成的提示工程模块和基于大语言模型的需求生成模块. 通过软件工程专家的专业评分和对BLEU、ROUGE等自动评分指标的多维度评估, 实验结果表明该方法在需求完整性、准确性、可测试性和一致性方面优于现有方法.

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软件学报 · 2025 · 正式发表

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首次观测 · 记录 #1软件学报:jos:5618软件学报

一种基于协同上下文关系学习的同城活动推荐算法

赖奕安,张玉洁,杜雨露,孟祥武

原文摘要

新兴的基于活动的社交网络以活动为核心，结合线上关系与线下活动促进用户真实、有效的社交关系的形成，但过多的活动信息会使用户难以分辨和选择.结合上下文进行个性化同城活动推荐，是解决活动信息过载问题的一种有效手段.然而大部分现有的同城活动推荐算法都是从用户参与活动记录中间接统计用户对上下文信息的偏好，忽略了两者之间潜在的交叉影响关系，从而影响了推荐结果的有效性.为了解决用户参与活动偏好与上下文信息潜在交叉影响关系利用不足的问题，提出了一种基于协同上下文关系学习的同城活动推荐算法（colletivecontextual relation learning，简称CCRL）.首先，对用户参与活动记录和活动主办方、活动内容、活动地点、举办时间等相关上下文信息进行关系建模；然后，采用多关系贝叶斯个性化排序学习方法进行协同上下文关系学习及同城活动推荐.Meetup数据集上的实验结果表明，该算法在多项指标上均优于现有的主流活动推荐算法.

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软件学报 · 2020 · 正式发表

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首次观测 · 记录 #1软件学报:jos:5545软件学报

基于超图随机游走标签扩充的微博推荐方法

马慧芳,张迪,赵卫中,史忠植

原文摘要

向微博用户推荐对其有价值和感兴趣的内容，是改善用户体验的重要途径.通过分析微博特点以及现有微博推荐算法的缺陷，利用标签信息表征用户兴趣，提出一种结合标签扩充与标签概率相关性的微博推荐方法.首先，考虑到大部分微博用户未给自己添加任何标签或添加标签过少，视用户发布微博为超边，微博中的词视为超点来构建超图，并以一定的加权策略对超边和超点进行加权，通过在超图上随机游走，得到一定数量的关键词，对微博用户标签进行扩充；然后，采用相关性标签权重加权方案构建用户-标签矩阵，利用标签之间的概率相关性，构造标签相似性矩阵，对用户-标签矩阵进行更新，使该矩阵既包含用户兴趣信息，又包含标签与标签之间的关系.以新浪微博公开API抓取的微博信息作为实验数据进行了一系列的实验和分析，结果表明，该推荐算法具有较好的效果.

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软件学报 · 2019 · 正式发表

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首次观测 · 记录 #1软件学报:jos:5681软件学报

因子分解机模型的宽度和深度扩展研究

燕彩蓉,周灵杰,张青龙,李晓林

原文摘要

因子分解机（factorization machine，简称FM）模型因为能够有效解决高维数据特征组合的稀疏问题且具有较高的预测精度和计算效率，在广告点击率预测和推荐系统领域被广泛研究和应用.对FM及其相关模型的研究进展进行综述，有利于促进该模型的进一步改进和应用.通过比较FM模型与多项式回归模型和因子分解模型之间的关联关系，阐述FM模型的灵活性和普适性.从特征的高阶交互、特征的场交互、特征的分层交互以及基于特征工程的特征提取、合并、智能选择和提升等角度，总结模型在宽度扩展方面的方法、策略和关键技术.比较和分析了FM模型与其他模型的集成方式和特点，尤其是与深度学习模型的集成，为传统模型的深度扩展提供了思路.对FM模型的优化学习方法和基于不同并行与分布式计算框架的实现进行概括、比较和分析.最后，对FM模型中有待深入研究的难点、热点及发展趋势进行展望.

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软件学报 · 2019 · 正式发表

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首次观测 · 记录 #1软件学报:jos:5322软件学报

基于信任机制下概率矩阵分解的用户评分预测

杜东舫,徐童,鲁亚男,管楚,刘淇,陈恩红

原文摘要

互联网的蓬勃发展，在为用户提供便利的同时，其海量信息也为用户选择造成了困难，基于用户理解的信息推荐服务正成为应时之需.相较于面向单个用户信息的传统推荐技术，基于社交信息的推荐技术通过引入影响力建模，可以更真实地还原用户属性及行为.然而，已有的社交推荐技术往往停留于对用户影响的笼统归纳，并没有对其内在机制进行清晰分类和量化.针对这一问题，通过对用户评分行为中的信任关系进行分析，着重研究了信任用户间接影响用户偏好和直接影响用户评分两种不同机制，进而提出了基于用户间信任关系融合建模的概率矩阵分解模型TPMF，从而实现对上述两种机制的有效融合.在此基础之上，针对不同用户受两种机制影响权重不同的问题，通过借助评分相关性对用户进行聚类并映射到相应权重，实现了用户模型参数的个性化选择.公开数据集的多项实验结果表明：提出的TPMF及其衍生算法在各项指标上优于现有代表性算法，验证了所提出的影响机制及技术框架的有效性.

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软件学报 · 2018 · 正式发表

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首次观测 · 记录 #1软件学报:jos:5648软件学报

系统软件新洞察

王怀民,毛晓光,丁博,沈洁,罗磊,任怡

原文摘要

系统软件是计算学科的基本概念之一，从系统软件的本质特征、时代特点和发展趋势这3个方面给出了关于系统软件的新洞察.洞察1认为，通用图灵机和存储程序思想是系统软件的理论源头和技术源头，其本质特征是"操纵计算系统执行"，编码加载和执行管控是两种主要的操纵方式.洞察2认为，系统软件在互联网时代的时代特点是持续在线提供基础服务，为"软件即服务"的新型应用模式奠定了基础.洞察3认为，系统软件的发展趋势是持续在线演化，在计算系统创新、信息物理融合和智能技术的推动下，将成为未来软件生态的核心.

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软件学报 · 2018 · 正式发表

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首次观测 · 记录 #1软件学报:jos:5437软件学报

一种融合节点先验信息的图表示学习方法

温雯,黄家明,蔡瑞初,郝志峰,王丽娟

原文摘要

图表示学习是实现各类图挖掘任务的基础.现实中的图数据不仅包含复杂的网络结构，还包括多样化的节点信息.如何将网络结构和节点信息更加有效地融入图的表示学习中，是一个重要的问题.为了解决这一问题，基于深度学习，提出了融合节点先验信息的图表示学习方法.该方法将节点特征作为先验知识，要求学习到的表示向量同时保持图数据中的网络结构相似性和节点特征相似性.该方法的时间复杂度为O（|V|），其中，|V|为图节点数量，表明该方法适用于大规模图数据分析.同时，在多个数据集上的实验结果表明：所提出的方法相比目前流行的几种基线方法，在分类任务上能够获得良好而稳定的优势.

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软件学报 · 2017 · 正式发表

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首次观测 · 记录 #1软件学报:jos:2017008软件学报

AtexRace: across thread and execution sampling for in-house race detection

郭郁,蔡彦,扬子江

原文摘要

Data race is a major source of concurrency bugs. Dynamic data race detection tools (e.g., FastTrack) monitor the execu-tions of a program to report data races occurring in runtime. However, such tools incur significant overhead that slows down and perturbs executions. To address the issue, the state-of-the-art dynamic data race detection tools (e.g., LiteRace) ap-ply sampling techniques to selectively monitor memory access-es. Although they reduce overhead, they also miss many data races as confirmed by existing studies. Thus, practitioners face a dilemma on whether to use FastTrack, which detects more data races but is much slower, or LiteRace, which is faster but detects less data races. In this paper, we propose a new sam-pling approach to address the major limitations of current sampling techniques, which ignore the facts that a data race involves two threads and a program under testing is repeatedly executed. We develop a tool called AtexRace to sample memory accesses across both threads and executions. By selectively monitoring the pairs of memory accesses that have not been frequently observed in current and previous executions, AtexRace detects as many data races as FastTrack at a cost as low as LiteRace. We have compared AtexRace against FastTrack and LiteRace on both Parsec benchmark suite and a large-scale real-world MySQL Server with 223 test cases. The experiments confirm that AtexRace can be a replacement of FastTrack and LiteRace.

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软件学报 · 2017 · 正式发表

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Adaptively generating high quality fixes for atomicity violations

蔡彦,曹玲微,赵靖

原文摘要

It is difficult to fix atomicity violations correctly. Existing gate lock algorithm (GLA) simply inserts gate locks to serialize exe-cutions, which may introduce performance bugs and deadlocks. Synthesized context-aware gate locks (by Grail) require complex source code synthesis. We propose ?Fixer to adaptively fix ato-micity violations. It firstly analyses the lock acquisitions of an atomicity violation. Then it either adjusts the existing lock scope or inserts a gate lock. The former addresses cases where some locks are used but fail to provide atomic accesses. For the latter, it infers the visibility (being global or a field of a class/struct) of the gate lock such that the lock only protects related accesses. For both cases, ?Fixer further eliminates new lock orders to avoid introducing deadlocks. Of course, ?Fixer can produce both kinds of fixes on atomicity violations with locks. The experi-mental results on 15 previously used atomicity violations show that: ?Fixer correctly fixed all 15 atomicity violations without introducing deadlocks. However, GLA and Grail both intro-duced 5 deadlocks. HFix (that only targets on fixing certain types of atomicity violations) only fixed 2 atomicity violations and introduced 4 deadlocks. ?Fixer also provides an alternative way to insert gate locks (by inserting gate locks with proper visibility) considering fix acceptance.

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软件学报 · 2017 · 正式发表

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融合社交信息的矩阵分解推荐方法研究综述

刘华锋,景丽萍,于剑

原文摘要

随着社交网络的发展，融合社交信息的推荐成为推荐领域中的一个研究热点.基于矩阵分解的协同过滤推荐方法（简称矩阵分解推荐方法）因其算法可扩展性好及灵活性高等诸多特点，成为研究人员在其基础之上进行社交推荐模型构建的重要原因.围绕基于矩阵分解的社交推荐模型，依据模型的构建方式对社交推荐模型进行综述.在实际数据上，对已有代表性社交推荐方法进行对比，分析各种典型社交推荐模型在不同视角下的性能（如整体用户、冷启动用户、长尾物品）.最后，分析了基于矩阵分解的社交推荐模型及其求解算法存在的问题，并对未来研究方向与发展趋势进行展望.

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软件学报 · 2017 · 正式发表

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跨项目缺陷修复的实证分析

马皖王莹,陈林,张翔宇,周毓明,徐宝文

原文摘要

对Github上Python科学计算软件生态系统中的跨项目关联缺陷进行了实证分析，聚焦于开发者对缺陷根源的追踪和上下游项目开发者修复缺陷的协作。通过定性和定量的分析，揭示了影响这类缺陷定位与修复的因素，以及开发者应对它们的常见行为。

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软件学报 · 2017 · 正式发表

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首次观测 · 记录 #1软件学报:jos:5284软件学报

联合建模异构社交和内容信息的活动推荐模型

王绍卿,王征,李翠平,赵衎衎,陈红

原文摘要

随着基于活动的社交网络的迅速发展，活动推荐已成为一个重要的工具，帮助人们在线上发现有趣的活动，并在线下面对面地参与活动.但是，相对于传统的推荐系统，活动推荐面临着很多挑战.（1）用户只能参与很少的活动，这就导致一个非常稀疏的用户-活动矩阵；（2）用户对活动的响应是隐性反馈；（3）活动本身有生命周期，已经过期的活动不能再向用户推荐；（4）每天会有很多新的活动产生，需要及时向用户推荐.为了应对这些挑战，提出一个联合建模异构社交和内容信息的活动推荐模型.该模型可同时探索用户的线上和线下社交活动，并结合活动内容建模用户对活动的决策行为.在Meetup数据集上做实验以评估所提出模型的性能.实验结果表明，提出的模型优于其他方法.

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软件学报 · 2017 · 正式发表

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一种改进的偏好融合组推荐方法

胡川,孟祥武,张玉洁,杜雨露

原文摘要

近年来，组推荐系统已经逐渐成为推荐系统领域的研究热点之一.在电影电视和旅游推荐中，用户常常是参与活动的一组人，这就需要为多个用户形成的群组进行推荐.作为解决群组推荐问题的有效手段，组推荐系统将单个用户推荐扩展为群组推荐，目前已经应用在新闻、音乐、电影、餐饮等诸多领域.现有的组推荐融合方法主要是模型融合与推荐融合，其效用好坏目前仍没有定论，并且它们各有自己的优缺点.模型融合存在着群组成员间的公平性问题，推荐融合忽视了群组成员间的交互.提出一种改进的偏好融合组推荐方法，它结合了两种融合方法的优点.同时根据实验得出了"群组偏好与个人偏好具有相似性"的结论，并将它结合在改进方法中.最后，通过在Movielens数据集上的实验分析，验证了该方法的有效性，证明了它能够有效地提高推荐准确率.

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软件学报 · 2017 · 正式发表

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随机方法与高精度计算相结合的软件数值错误自动检测与自动诊断

汤恩义,张翔宇,Norbert Th. Muller,陈振宇,李宣东

原文摘要

Numerical instability is a well-known problem that may cause serious runtime failures. This paper discusses the reason of instability in software development process, and presents a toolchain that not only detects the potential instability in software, but also diagnoses the reason for such instability. We classify the reason of instability into two categories. When it is introduced by software requirements, we call the instability caused by problem. In this case, it cannot be avoided by improving software development, but requires inspecting the requirements, especially the underlying mathematical properties. Otherwise, we call the instability caused by practice. We design our toolchain as 4 loosely-coupled tools, which combine stochastic arithmetic with infinite-precision testing. Each tool in our toolchain can be configured with different strategies according to the properties of the analyzed software. We evaluate our toolchain on subjects from literature. The results show that it effectively detects and separates the instabilities caused by problems from others. We also conduct an evaluation on the latest version of GNU Scientific Library, and the toolchain finds a few real bugs in the well-maintained and widely deployed numerical library. With the help of our toolchain, we report the details and fixing advices to the GSL buglist.

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软件学报 · 2017 · 正式发表

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首次观测 · 记录 #1软件学报:jos:201705软件学报

Java API文档缺陷自动化检测方法

周宇,古睿航

原文摘要

Code contributions in Free/Libre and Open Source Software projects are controlled to maintain high-quality of software. Alternatives to patch-based code contribution tools such as mailing lists and issue trackers have been developed with the pull request systems being the most visible and widely available on GitHub. Is the code contribution process more effective with pull request systems? To answer that, we quantify the effectiveness via the rates contributions are accepted and ignored, via the time until the first response and final resolution and via the numbers of contributions. To control for the latent variables, our study includes a project that migrated from an issue tracker to the GitHub pull request system and a comparison between projects using mailing lists and pull request systems. Our results show pull request systems to be associated with reduced review times and larger numbers of contributions. However, not all the comparisons indicate substantially better accept or ignore rates in pull request systems. These variations may be most simply explained by the differences in contribution practices the projects employ and may be less affected by the type of tool. Our results clarify the importance of understanding the role of tools in effective management of the broad network of potential contributors and may lead to strategies and practices making the code contribution more satisfying and efficient from both contributors' and maintainers' perspectives.

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软件学报 · 2017 · 正式发表

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首次观测 · 记录 #1软件学报:jos:5274软件学报

联合正则化的矩阵分解推荐算法

吴宾,娄铮铮,叶阳东

原文摘要

推荐系统已成为一种解决信息过载和帮助用户决策的有效工具.当前的研究表明，结合社会关系的推荐模型能够提升推荐的性能.然而，已有的社会化推荐模型大都忽略了物品之间的关联关系对推荐性能的影响.针对此问题，提出一种度量物品之间关联程度的方法，并将其用于获取物品之间的关联关系.然后，将关联关系与社会关系相结合，提出一种基于联合正则化的矩阵分解推荐模型，并证明了联合正则化是一种加权的原子范数.最后，根据提出的模型构建了一种推荐算法CRMF.在4个真实数据集上的实验结果表明：与主流的推荐算法相比，该算法不仅可以缓解用户的冷启动问题，而且更能有效地预测不同类型用户的实际评分.

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软件学报 · 2017 · 正式发表

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开源代码贡献支撑工具效果的实证研究

朱家鑫,周明辉,AudrisMockus

原文摘要

Code contributions in Free/Libre and Open Source Software projects are controlled to maintain high-quality of software. Alternatives to patch-based code contribution tools such as mailing lists and issue trackers have been developed with the pull request systems being the most visible and widely available on GitHub. Is the code contribution process more effective with pull request systems? To answer that, we quantify the effectiveness via the rates contributions are accepted and ignored, via the time until the first response and final resolution and via the numbers of contributions. To control for the latent variables, our study includes a project that migrated from an issue tracker to the GitHub pull request system and a comparison between projects using mailing lists and pull request systems. Our results show pull request systems to be associated with reduced review times and larger numbers of contributions. However, not all the comparisons indicate substantially better accept or ignore rates in pull request systems. These variations may be most simply explained by the differences in contribution practices the projects employ and may be less affected by the type of tool. Our results clarify the importance of understanding the role of tools in effective management of the broad network of potential contributors and may lead to strategies and practices making the code contribution more satisfying and efficient from both contributors' and maintainers' perspectives.

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软件学报 · 2017 · 正式发表

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污点分析技术的原理和实践应用

王蕾,李丰,李炼,冯晓兵

原文摘要

信息流分析可以有效保证计算机系统中信息的保密性和完整性，污点分析作为其实践，被广泛用于软件系统的安全保障技术领域.对近些年来面向解决应用程序安全问题的污点分析技术进行综述：首先，总结了污点分析的基本原理以及在应用中的通用技术，即，使用动态和静态的方法解决污点传播；随后，分析该技术在移动终端、互联网平台上的应用过程中遇到的问题和解决方案，包括解决Android应用隐私泄露与检测Web系统安全漏洞的污点分析技术；最后，展望该技术的研究前景和发展趋势.

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应用程序的崩溃一致性检测

蒋炎岩,陈海骋,秦锋,许畅,马晓星,吕建

原文摘要

Software should behave correctly even in adverse conditions. Particularly, we study the problem of automated validation of crash consistency, i.e., file system data safety when systems crash. Existing work requires non-trivial manual efforts of specifying checking scripts and workloads, which is an obstacle for software developers. Therefore, we propose C3, a novel approach that makes crash consistency validation as easy as pressing a single button. With a program and an input, C3 automatically reports inconsistent crash sites. C3 not only exempts developers from the need of writing crash site checking scripts (by an algorithm that computes editing distance between file system snapshots) but also reduces the reliance on dedicated workloads (by test amplification). We implemented C3 as an open-source tool. With C3, we found 14 bugs in open-source software that have severe consequences at crash and 11 of them were previously unknown to the developers, including in highly mature software (e.g., GNU zip and GNU coreutils sort) and popular ones being actively developed (e.g., Adobe Brackets and TeXstudio).

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可部署的数据竞争采样检测技术

蔡彦,张健,曹玲微,刘剑

原文摘要

本文提出了一种可部署的数据竞争动态采样检测技术，首先提出了基于线程本地时序的数据竞争定义，之后基于硬件断点进行采样检测。在采样率为1%时，时间开销约为5%，且有效性得以保证。

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软件学报 · 2017 · 正式发表

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同构回归测试

张洁,娄一翎,张令明,郝丹,张路,梅宏

原文摘要

在软件开发过程中，软件更新时常发生，怎样保证软件更新后的软件质量呢？这就是回归测试的任务。传统上，回归测试通过检测软件异常行为来保证软件质量。然而，在实践中所有的软件行为不可能全部被检测到，尤其针对于大型的复杂软件系统。为帮助开发人员更好的进行回归测试，传统工作集中在增加测试用例上，即通过人工或自动生成测试输入的方法，观测测试输出以捕获程序行为。这种方法虽一定程度上有效，但也存在很大缺陷：人工编写测试用例费时费力，不能覆盖的代码较多，而且容易受人主观判断的误导（例如忽略某些特别容易存在缺陷的类、方法等）；自动生成测试用例技术存在很多问题，例如代价大和无法很好的处理数组、字符串等。基于目前软件测试技术存在的缺陷，很多软件不得不在面临诸多安全威胁的状态下发布，有时甚至造成重大财产损失甚至人员伤亡。因此，我们迫切需要新技术来辅助现有技术以更好的进行回归测试、保障软件质量。

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软件学报 · 2017 · 正式发表

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Proteus: Computing Disjunctive Loop Summary via Path Dependency Analysis

谢肖飞,陈碧欢,刘杨,Wei Le,李晓红

原文摘要

在程序分析中，循环（Loop）的处理与分析是一个非常重要而且很有挑战的任务。例如，在符号执行（Symbolic Execution）中，循环的不断展开会导致程序路径数量指数级地增长。因此，符号执行通常会陷入不停的循环展开，而不能覆盖到新的程序分支上，最终影响了测试用例生成或者缺陷检测的效率。

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软件学报 · 2016 · 正式发表

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轨迹大数据:数据处理关键技术研究综述

高强,张凤荔,王瑞锦,周帆

原文摘要

大数据时代下，移动互联网发展与移动终端的普及形成了海量移动对象轨迹数据.轨迹数据含有丰富的时空特征信息，通过轨迹数据处理技术，可以挖掘人类活动规律与行为特征、城市车辆移动特征、大气环境变化规律等信息.海量的轨迹数据也潜在性地暴露出移动对象行为特征、兴趣爱好和社会习惯等隐私信息，攻击者可以根据轨迹数据挖掘出移动对象的活动场景、位置等属性信息.另外，量子计算因其强大的存储和计算能力成为大数据挖掘重要的理论研究方向，用量子计算技术处理轨迹大数据，可以使一些复杂的问题得到解决并实现更高的效率.对轨迹大数据中数据处理关键技术进行了综述.首先，介绍轨迹数据概念和特征，并且总结了轨迹数据预处理方法，包括噪声滤波、轨迹压缩等；其次，归纳轨迹索引与查询技术以及轨迹数据挖掘已有的研究成果，包括模式挖掘、轨迹分类等；总结了轨迹数据隐私保护技术基本原理和特点，介绍了轨迹大数据支撑技术，如处理框架、数据可视化；也讨论了轨迹数据处理中应用量子计算的可能方式，并且介绍了目前轨迹数据处理中所使用的核心算法所对应的量子算法实现；最后，对轨迹数据处理面临的挑战与未来研究方向进行了总结与展望.

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软件学报 · 2016 · 正式发表

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基于静态分析的测试预言数据选择

陈俊洁,白彦威,郝丹,张令明,张路,谢冰,梅宏

原文摘要

在软件测试中，测试预言是一种判断程序在给定测试输入下的执行结果是否符合预期的机制。测试预言通常由在测试中需要被观测的变量以及这些变量的预期值组成。对于相同的测试输入，不同的测试预言可能有不同的缺陷检测能力。因此，高质量的测试预言对于检测软件中的缺陷是非常必要的。在已有的研究中，虽然研究人员提出了各种各样的自动化测试输入生成技术，但是测试预言问题仍然被公认为是软件测试中最难解决的问题之一。

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软件学报 · 2016 · 正式发表

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