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开源软件缺陷预测方法综述 被引量：2
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作者 田笑 常继友 +7 位作者 张弛 荣景峰 王子昱 张光华 王鹤 伍高飞 胡敬炉 张玉清 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期1467-1488,共22页
开源软件缺陷预测通过挖掘软件历史仓库的数据,利用与软件缺陷相关的度量元或源代码本身的语法语义特征,借助机器学习或深度学习方法提前发现软件缺陷,从而减少软件修复成本并提高产品质量.漏洞预测则通过挖掘软件实例存储库来提取和标... 开源软件缺陷预测通过挖掘软件历史仓库的数据,利用与软件缺陷相关的度量元或源代码本身的语法语义特征,借助机器学习或深度学习方法提前发现软件缺陷,从而减少软件修复成本并提高产品质量.漏洞预测则通过挖掘软件实例存储库来提取和标记代码模块,预测新的代码实例是否含有漏洞,减少漏洞发现和修复的成本.通过对2000年至2022年12月软件缺陷预测研究领域的相关文献调研,以机器学习和深度学习为切入点,梳理了基于软件度量和基于语法语义的预测模型.基于这2类模型,分析了软件缺陷预测和漏洞预测之间的区别和联系,并针对数据集来源与处理、代码向量的表征方法、预训练模型的提高、深度学习模型的探索、细粒度预测技术、软件缺陷预测和漏洞预测模型迁移六大前沿热点问题进行了详尽分析,最后指出了软件缺陷预测未来的发展方向. 展开更多
关键词 软件缺陷预测 漏洞预测 机器学习 深度学习 度量元 语法语义分析
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