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基于LLVM克隆代码检测关键技术研究
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基于LLVM克隆代码检测关键技术研究
论文目录
摘要
第1-5页
abstract
第5-8页
第一章 绪论
第8-13页
1.1 发展趋势
第8页
1.2 国内外研究现状
第8-9页
1.3 实际意义与研究目的
第9-10页
1.4 研究内容及创新点
第10-11页
1.5 论文结构及安排
第11-13页
第二章 基本概念
第13-21页
2.1 程序切片介绍
第13-16页
2.1.1 静态程序切片介绍
第13-14页
2.1.2 动态程序切片介绍
第14-15页
2.1.3 程序依赖图
第15页
2.1.4 系统依赖图
第15-16页
2.2 LLVMIR相关知识
第16-17页
2.3 常用代码克隆检测技术
第17-18页
2.3.1 基于文本的克隆代码检测
第17-18页
2.3.2 基于树的克隆代码检测
第18页
2.3.3 基于图的克隆代码检测
第18页
2.4 机器学习的基本概念
第18-19页
2.4.1 TensorFlow
第19页
2.4.2 Sklearn
第19页
2.5 本章小结
第19-21页
第三章 基于简单依赖图的代码匹配方法
第21-35页
3.1 引言
第21-22页
3.2 LLVMIR语法结构
第22-23页
3.3 语句程序依赖图与LLVM依赖图的对比
第23-24页
3.4 LLVM依赖图变更分析
第24-25页
3.4.1 添加注释
第24页
3.4.2 交换语句
第24页
3.4.3 增加可执行语句
第24页
3.4.4 增加不执行语句
第24-25页
3.5 简单依赖图
第25页
3.6 基于简单依赖图的分割方法
第25-27页
3.6.1 策略分析
第26-27页
3.7 基于简单依赖图的匹配方法
第27-31页
3.7.1 对比点匹配策略
第28-29页
3.7.2 相似度计算策略
第29-31页
3.8 代码匹配的增量更新方法
第31-33页
3.8.1 行号映射
第31-33页
3.8.2 标准依赖图和待检测依赖图的区别
第33页
3.9 本章小结
第33-35页
第四章 基于简单依赖图的合并方法
第35-45页
4.1 引言
第35页
4.2 简化复杂依赖图
第35-38页
4.2.1 简单依赖图的基本操作
第35-38页
4.3 克隆代码的合并策略
第38-41页
4.3.1 基于简化图结构的合并策略
第39-41页
4.4 相似度阈值的自动设置
第41-44页
4.4.1 提取特征向量
第42页
4.4.2 神经网络学习模型
第42-43页
4.4.3 线性回归模型
第43-44页
4.5 本章小结
第44-45页
第五章 实验验证
第45-53页
5.1 引言
第45页
5.2 克隆检测模型参数实验验证
第45-47页
5.3 并行架构实验验证
第47-49页
5.3.1 匹配与简化的并行实验验证
第47-48页
5.3.2 简化流程并行实验验证
第48-49页
5.4 克隆检测模型对比实验验证
第49-51页
5.5 本章小节
第51-53页
第六章 总结与展望
第53-55页
6.1 工作总结
第53-54页
6.2 未来工作展望
第54-55页
参考文献
第55-57页
附录1 程序清单
第57-58页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利
第58-59页
致谢
第59页
本篇论文共
59
页,
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