【摘 要】
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为充分挖掘执行结果与程序频谱的潜在关系,提出基于互信息的可疑度计算公式MIStar(mutual information star)。通过分析程序在不同测试用例下的执行信息,引用互信息对传统的怀疑度公式进行优化,给每条语句赋予权重值,不断修正不确定性参数Star,获得良好的定位效果。实验结果表明,该方法较其它可疑度算法在准确度上有了明显提高,具备良好的实用价值。
【机 构】
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北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
【基金项目】
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北京市自然科学基金项目(Z160002),网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题基金项目(5221935409)。
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为充分挖掘执行结果与程序频谱的潜在关系,提出基于互信息的可疑度计算公式MIStar(mutual information star)。通过分析程序在不同测试用例下的执行信息,引用互信息对传统的怀疑度公式进行优化,给每条语句赋予权重值,不断修正不确定性参数Star,获得良好的定位效果。实验结果表明,该方法较其它可疑度算法在准确度上有了明显提高,具备良好的实用价值。
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