【摘 要】
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代码克隆检测是软件工程领域的重要研究课题,有效发现软件系统中、软件系统之间的代码克隆现象对于软件开发以及解决软件侵权纠纷都具有现实意义。当前存在如下问题:一方面,实际工程应用中源代码不易获取,现有基于源代码的检测方法无法使用;另一方面,已有基于字节码的检测方法检测效果仍有提升空间。为了在缺失源代码情况下进行代码克隆检测并同时确保检测效果,本文提出一种基于字节码和孪生神经网络的代码克隆检测方法:SJ
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代码克隆检测是软件工程领域的重要研究课题,有效发现软件系统中、软件系统之间的代码克隆现象对于软件开发以及解决软件侵权纠纷都具有现实意义。当前存在如下问题:一方面,实际工程应用中源代码不易获取,现有基于源代码的检测方法无法使用;另一方面,已有基于字节码的检测方法检测效果仍有提升空间。为了在缺失源代码情况下进行代码克隆检测并同时确保检测效果,本文提出一种基于字节码和孪生神经网络的代码克隆检测方法:SJBCD。由于没有专门用于字节码的代码克隆检测数据集,本文还构建了两个数据集:Opcode21K和Compiled BCB,分别有约2万和42万条数据。SJBCD方法有两方面的工作:提取并向量化操作码、构建并训练基于GRU的孪生神经网络模型。SJBCD提取字节码指令文件中的操作码序列,以操作码序列代替源代码函数,为了充分利用操作码的语义信息,使用Glove词嵌入技术对操作码进行向量化,相比其它基于字节码的检测方法,具有充分利用操作码语义信息的特点。在操作码向量化的基础上构建基于GRU的孪生神经网络,对向量化的操作码序列对进行监督训练以优化孪生网络的模型参数,基于训练后的模型进行代码克隆检测。为证明SJBCD的有效性,本文在Opcode21K和Compiled BCB上与Nicad和TBCCD进行了对比实验,实验结果表明SJBCD的F1度量值相比Nicad至少提高了0.193,相比TBCCD综合提升了0.019。最后本文将SJBCD方法应用于重庆市某局软件系统移交验收项目,基于SJBCD方法实现了Java代码差异检测系统,成功验收了19个Java系统,共检测约1.6万对class文件,约35万对函数。
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