【摘 要】
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大量克隆代码所导致的一系列问题已经成为大规模软件开发、维护的主要障碍之一。为了更有效的检测出大型软件中的克隆代码以解决其带来的各种问题,各种克隆代码的自动检测工
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大量克隆代码所导致的一系列问题已经成为大规模软件开发、维护的主要障碍之一。为了更有效的检测出大型软件中的克隆代码以解决其带来的各种问题,各种克隆代码的自动检测工具应运而生,而它们的检测效果也因应用不同的方法而瑕瑜互见。研究表明克隆代码带来的软件缺陷在众多软件缺陷中占有很大的比重,但目前克隆代码相关缺陷方面的研究刚刚起步。本文首先对已有的基于频繁子序列挖掘的克隆代码检测模型进行了如下改进:改进其头文件预处理和词法分析,提高了该模型的运行效率;统一该模型程序语句的分行方式,限定克隆代码碎片和合并范围,改进碎片“合并-删除”策略,并提出计算标识符冲突率删除误检的方法,弥补了该模型漏检、误检等检测结果不准确的缺点,提高了该模型的执行效率和准确性,为后续的克隆代码缺陷检测奠定了较好的基础。根据目前克隆代码标识符不一致性缺陷和上下文不一致性缺陷的检测方法,本文提出了基于序列挖掘的C克隆代码及相关软件缺陷检测模型。该模型在改进的克隆代码检测模型基础上,结合克隆代码标识符重命名不一致性概念,提出通过计算标识符未改变率检测两种克隆代码标识符重命名不一致性缺陷的方法;结合克隆代码上下文不一致性的相关概念,提出改进的上下文不一致性过滤规则和条件表达式匹配算法,从而进行克隆代码上下文结构类别不一致性缺陷以及克隆代码上下文条件谓词不一致性缺陷的检测。实验结果表明,本文的基于序列挖掘的C克隆代码及相关软件缺陷检测模型很好地弥补了原克隆检测模型的缺点,提高了模型的执行效率,使得克隆代码检测结果更加准确;并能够较准确地检测并直观地定位出克隆代码中的相关缺陷。
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