CN110427316A - 基于访问行为感知的嵌入式软件缺陷修复方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于访问行为感知的嵌入式软件缺陷修复方法，包括如下步骤：对设备访问缺陷的症状进行建模；对设备访问缺陷进行分类，并构建修复模板；对硬件设备访问相关的代码片段进行聚类；对待修复的源程序进行缺陷语句定位；判断代码是否包含设备访问行为；针对包含设备访问行为的代码，判断其行为特征是否已出现缺陷症状，确定缺陷类型，并根据缺陷类型选取修复模板；将缺陷代码与聚类结果进行比较，计算缺陷代码与各聚类中心的距离；选取聚类中心与缺陷代码距离最近的类别作为修复素材代码，并合成候选修复补丁代码；根据行为相似性对修复后的代码段进行排序。该方法能够根据设备访问行为特征，实现嵌入式软件缺陷的自动化修复。

Description

基于访问行为感知的嵌入式软件缺陷修复方法

技术领域

本发明涉及软件缺陷的修复方法，特别涉及嵌入式软件。

背景技术

软件缺陷(通常称为Bug)在各类软件中普遍存在，带有缺陷的软件在运行过程中可能会引发错误或者导致故障，因此需要在软件维护阶段及时地发现缺陷并采取有效修复措施。软件缺陷类型众多，软件代码规模庞大，人工修复周期长、成本高，利用机器学习、数据分析等技术实现自动化的软件缺陷修复是未来的趋势。

目前针对软件缺陷修复主要包括缺陷定位、补丁生成和修复质量评估三个阶段，其中缺陷定位经过多年的发展已经逐步完善，但在缺陷修复的准确率方面无法满足实际系统的需求，主要问题是目前的框架下所支持的缺陷修复类型有限，不足以支持整个修复框架，这就需要构建差异化的修复策略，针对不同领域和不同特点的程序建立不同的修复方法。而嵌入式软件具有软硬件紧密耦合的特点，程序中包含大量的对设备的访问操作，这些访问通常是由一条或多条指令完成，这些指令分布在程序中的不同位置，但是具有很强的相关性。现有的软件缺陷修复技术并不适用于嵌入式软件。现有的修复技术通常是局限在语句层面的修复，而嵌入式软件中设备访问缺陷需要进行行为层面的分析。行为层面的缺陷表达可以更好地理解缺陷内涵，指导高质量修复，但目前缺乏面向嵌入式软件设备访问行为缺陷的模型，无法满足嵌入式软件中设备访问缺陷的修复需求。

发明内容

鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于访问行为感知的嵌入式软件缺陷修复方法，以解决现有的软件缺陷修复方法不适于嵌入式软件的问题。

本发明提供的技术方案是：基于访问行为感知的嵌入式软件缺陷修复方法，包括如下步骤：

步骤1：针对嵌入式系统中硬件访问行为进行建模，提取设备访问行为特征和属性，对设备访问缺陷的症状进行建模；

步骤2：根据嵌入式设备访问行为特征，对设备访问缺陷进行分类，并针对同一类型的缺陷构建修复模板；

步骤3：对开发文档中的示例代码和代码仓库进行分析，提取硬件设备访问相关的代码片段，并根据步骤1中所建立的模型，对代码片段进行聚类；

步骤4：利用程序频谱分析技术对待修复的源程序进行缺陷语句定位，得到疑似缺陷语句的列表；

步骤5：依次处理列表中的疑似缺陷语句，结合语句中包含的变量、设备句柄、参数、以及上下文信息判断该代码是否包含设备访问行为；

步骤6：针对包含设备访问行为的代码，判断其行为特征是否已出现缺陷症状，确定缺陷类型，并根据缺陷类型选取修复模板；

步骤7：将缺陷代码与步骤3中得到的聚类结果进行比较，根据行为相似度计算缺陷代码与各聚类中心的距离；

步骤8：优先选取聚类中心与缺陷代码距离最近的类别作为修复素材代码，然后用元启发式搜索技术合成候选修复补丁代码；

步骤9：根据行为相似性对修复后的代码段进行排序，排序结果作为缺陷修复质量评价依据。

优选，步骤1中，访问行为的特征和属性包括寄存器状态、地址范围、模块类型、端口类型。

进一步优选，步骤7包括如下步骤：

步骤7-1：根据步骤1所建立的设备访问行为模型，对缺陷代码进行分析，提取缺陷代码的访问行为特征；

步骤7-2：计算步骤7-1提取的缺陷代码访问行为特征点和步骤3中的各个聚类中心的距离。

进一步优选，步骤9包括如下步骤：

步骤9-1：将步骤8得到的修复补丁代码应用到待修复程序中，并记录下修复位置；

步骤9-2：对步骤9-1中修复位置处的代码段进行分析、提取其访问行为特征，计算该代码段与步骤6选取的修复模板的行为相似性，并进行排序，相似性越高的排序越靠前，排序越靠前表示修复质量越高。

本发明提供的基于访问行为感知的嵌入式软件缺陷修复方法的有益效果如下：

(1)本发明提供的方法将现有程序缺陷的定位和识别从语句层面提升到行为层面，即：以代码行为特征进行缺陷程序的识别和定位，可以更准确地实现对程序缺陷的描述，尤其适用于软硬件关联性较高的嵌入式程序；

(2)本发明提供的方法将示例代码和开源代码仓库的示例代码作为缺陷修复素材，能够提高缺陷修复补丁代码的质量；

(3)本发明提供的方法对于代码中的行为特征进行聚类，将候选补丁按照行为度量进行排序，有利于在补丁搜索过程中快速发现正确代码补丁。

具体实施方式

下面将结合具体的实施方案对本发明进行进一步的解释，但并不局限本发明。

本发明提供了一种基于访问行为感知的嵌入式软件缺陷修复方法，包括如下步骤：

步骤1：针对嵌入式系统中硬件访问行为进行建模，提取设备访问行为特征和属性，对设备访问缺陷的症状进行建模；

其中，提取设备访问行为特征和属性的过程中，需通过解析嵌入式代码，根据设备访问对象(如存储器、通信端口等)，确定具体的访问行为(如读写寄存器、访问端口、管理中断等)，访问行为的特征和属性主要包括寄存器状态、地址范围、模块类型、端口类型等；

步骤2：根据嵌入式设备访问行为特征，对设备访问缺陷进行分类，并针对同一类型的缺陷构建修复模板；

其中，修复模板包括设备访问的基本规范，如初始化流程、寄存器配置、读写时序等；

步骤3：对开发文档中的示例代码和代码仓库进行分析，提取硬件设备访问相关的代码片段，并根据步骤1中所建立的模型，对代码片段进行聚类；

其中，示例代码和代码仓库主要来源于芯片手册和成熟的开源代码仓库，对代码片段进行聚类，具体为：根据代码片段的访问行为特征，如寄存器状态、地址范围、模块类型、端口类型等进行聚类操作，聚类后的结果是将具有相近的行为特征的代码片段划归为一类；

步骤4：利用程序频谱分析技术对待修复的源程序进行缺陷语句定位，得到疑似缺陷语句的列表；

其中，程序频谱分析技术可以根据测试用例集对待修复程序进行分析，并定位到疑似缺陷语句；

步骤5：依次处理列表中的疑似缺陷语句，结合语句中包含的变量、设备句柄、参数、以及上下文信息判断该代码是否包含设备访问行为；

步骤6：针对包含设备访问行为的代码，判断其行为特征是否已出现缺陷症状，确定缺陷类型，并根据缺陷类型选取修复模板；

步骤7：将缺陷代码与步骤3中得到的聚类结果进行比较，根据行为相似度计算缺陷代码与各聚类中心的距离；

其中，步骤7具体包括如下步骤：

步骤7-1：根据步骤1所建立的设备访问行为模型，对缺陷代码进行分析，提取缺陷代码的访问行为特征，即：寄存器状态、地址范围、模块类型、端口类型等；

步骤7-2：计算步骤7-1提取的缺陷代码访问行为特征点和步骤3中的各个聚类中心的距离，该距离作为访问行为的相似性度量依据；

步骤8：优先选取聚类中心与缺陷代码距离最近的类别作为修复素材代码，然后用元启发式搜索技术合成候选修复补丁代码；

其中，元启发式搜索技术主要采用演化算法、遗传算法合成修复补丁代码，该修复补丁代码可以保证程序通过测试用例集；

步骤9：根据行为相似性对修复后的代码段进行排序，排序结果作为缺陷修复质量评价依据；

其中，步骤9具体包括如下步骤：

步骤9-1：将步骤8得到的修复补丁代码应用到待修复程序中，并记录下修复位置；

步骤9-2：对步骤9-1中修复位置处的代码段进行分析、提取其访问行为特征，计算该代码段与步骤6选取的修复模板的行为相似性，并进行排序，相似性越高的排序越靠前，排序越靠前表示修复质量越高。

该基于访问行为感知的嵌入式软件缺陷修复方法将现有程序缺陷的定位和识别从语句层面提升到行为层面，即：以代码行为特征进行缺陷程序的识别和定位，可以更准确地实现对程序缺陷的描述，尤其适用于软硬件关联性较高的嵌入式程序；该方法将示例代码和开源代码仓库的示例代码作为缺陷修复素材，能够提高缺陷修复补丁代码的质量；该方法对于代码中的行为特征进行聚类，将候选补丁按照行为度量进行排序，有利于在补丁搜索过程中快速发现正确代码补丁。

上面对本发明的实施方式做了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (4)

1.基于访问行为感知的嵌入式软件缺陷修复方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：针对嵌入式系统中硬件访问行为进行建模，提取设备访问行为特征和属性，对设备访问缺陷的症状进行建模；

步骤2：根据嵌入式设备访问行为特征，对设备访问缺陷进行分类，并针对同一类型的缺陷构建修复模板；

步骤3：对开发文档中的示例代码和代码仓库进行分析，提取硬件设备访问相关的代码片段，并根据步骤1中所建立的模型，对代码片段进行聚类；

步骤4：利用程序频谱分析技术对待修复的源程序进行缺陷语句定位，得到疑似缺陷语句的列表；

步骤5：依次处理列表中的疑似缺陷语句，结合语句中包含的变量、设备句柄、参数、以及上下文信息判断该代码是否包含设备访问行为；

步骤6：针对包含设备访问行为的代码，判断其行为特征是否已出现缺陷症状，确定缺陷类型，并根据缺陷类型选取修复模板；

步骤7：将缺陷代码与步骤3中得到的聚类结果进行比较，根据行为相似度计算缺陷代码与各聚类中心的距离；

步骤8：优先选取聚类中心与缺陷代码距离最近的类别作为修复素材代码，然后用元启发式搜索技术合成候选修复补丁代码；

步骤9：根据行为相似性对修复后的代码段进行排序，排序结果作为缺陷修复质量评价依据。

2.按照权利要求1所述基于访问行为感知的嵌入式软件缺陷修复方法，其特征在于：步骤1中，访问行为的特征和属性包括寄存器状态、地址范围、模块类型、端口类型。

3.按照权利要求1所述基于访问行为感知的嵌入式软件缺陷修复方法，其特征在于：步骤7包括如下步骤：

步骤7-1：根据步骤1所建立的设备访问行为模型，对缺陷代码进行分析，提取缺陷代码的访问行为特征；

步骤7-2：计算步骤7-1提取的缺陷代码访问行为特征点和步骤3中的各个聚类中心的距离。

4.按照权利要求1所述基于访问行为感知的嵌入式软件缺陷修复方法，其特征在于：步骤9包括如下步骤：

步骤9-1：将步骤8得到的修复补丁代码应用到待修复程序中，并记录下修复位置；

步骤9-2：对步骤9-1中修复位置处的代码段进行分析、提取其访问行为特征，计算该代码段与步骤6选取的修复模板的行为相似性，并进行排序，相似性越高的排序越靠前，排序越靠前表示修复质量越高。