軟件執(zhí)行圖中子圖模式挖掘算法的研究.pdf

1、隨著軟件規(guī)模及應用領域的日益復雜，軟件質(zhì)量安全已經(jīng)成為一個至關重要的問題，在軟件運行過程中會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，為了將其利用起來進而提升軟件質(zhì)量及保障軟件安全，數(shù)據(jù)挖掘被越來越多的應用到軟件結構特征的研究中，成為一個熱門且有趣的研究方向。
　　本課題主要針對軟件動態(tài)執(zhí)行軌跡，利用圖挖掘技術從海量的軟件執(zhí)行軌跡圖中挖掘出用戶感興趣的子圖模式，可以用于提升軟件性能、分析軟件結構、挖掘軟件漏洞等領域，主要工作如下。
　　首先，基于軟件

2、動態(tài)執(zhí)行軌跡對軟件的行為特征進行建模。追蹤軟件執(zhí)行時的函數(shù)調(diào)用關系得到軟件執(zhí)行圖，從而形成軟件執(zhí)行圖集合，然后掃描該圖集合，將其合并成一個軟件加權執(zhí)行圖。
　　其次，為了得到軟件執(zhí)行過程中頻繁調(diào)用的子圖結構，提出一種基于軟件執(zhí)行圖集合的最大頻繁子圖挖掘算法。該算法僅掃描一遍圖數(shù)據(jù)庫，采用二進制碼來記錄每條邊出現(xiàn)的情況。然后根據(jù)邊的編碼情況將邊進行分類，在此分類基礎上結合剪枝策略來對邊進行擴展，從而更高效的得到最大頻繁子圖。