面向需求及设计的逆向工程关键技术研究
摘要 | 第6-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第一章 绪论 | 第9-15页 |
1.1 研究背景 | 第9-11页 |
1.2 研究现状和问题 | 第11-13页 |
1.3 本文主要工作 | 第13-14页 |
1.4 本文篇章结构 | 第14-15页 |
第二章 背景知识及相关工作 | 第15-30页 |
2.1 背景知识 | 第15-23页 |
2.1.1 逆向工程 | 第15-17页 |
2.1.2 信息检索在逆向工程中应用 | 第17-20页 |
2.1.3 设计模式识别 | 第20-21页 |
2.1.4 代码模式识别 | 第21-22页 |
2.1.5 数据挖掘技术的聚类算法 | 第22-23页 |
2.2 相关研究工作 | 第23-29页 |
2.2.1 基于信息检索的逆向分析技术 | 第23-25页 |
2.2.2 基于数据挖掘的逆向分析技术 | 第25-26页 |
2.2.3 设计模式识别的逆向分析技术 | 第26-27页 |
2.2.4 代码模式识别的逆向分析技术 | 第27-28页 |
2.2.5 其他相关逆向分析技术 | 第28-29页 |
2.3 小结 | 第29-30页 |
第三章 研究概览 | 第30-35页 |
3.1 研究框架 | 第30-31页 |
3.2 面向需求的逆向工程 | 第31-32页 |
3.3 面向设计的逆向工程 | 第32-35页 |
第四章 面向需求的逆向分析技术 | 第35-69页 |
4.1 引言 | 第35页 |
4.2 方法流程 | 第35-67页 |
4.2.1 静态分析方法 | 第37-51页 |
4.2.1.1 代码信息的提取 | 第37-39页 |
4.2.1.2 建立向量空间模型 | 第39-41页 |
4.2.1.3 特征定位的查询步骤 | 第41页 |
4.2.1.4 排列基于聚类的组件 | 第41-44页 |
4.2.1.5 组件结构分析 | 第44-46页 |
4.2.1.6 概念格分析 | 第46-49页 |
4.2.1.7 特征定位实现示例 | 第49-51页 |
4.2.2 动态分析方法 | 第51-63页 |
4.2.2.1 动态轨迹收集 | 第52-53页 |
4.2.2.2 提取语义信息 | 第53-54页 |
4.2.2.3 生成矩阵模型 | 第54页 |
4.2.2.4 形成语料 | 第54-55页 |
4.2.2.5 构建轨迹—标识符矩阵 | 第55-56页 |
4.2.2.6 执行LDA分析 | 第56-57页 |
4.2.2.7 案例分析 | 第57-63页 |
4.2.3 动静态结合的实验 | 第63-65页 |
4.2.4 方法比较实验 | 第65-67页 |
4.3 小结 | 第67-69页 |
第五章 面向模式识别的逆向分析技术 | 第69-91页 |
5.1 模式识别概述 | 第69页 |
5.2 基于本体的设计模式识别 | 第69-81页 |
5.2.1 设计模式识别的方法步骤 | 第70-71页 |
5.2.2 代码语法分析 | 第71-73页 |
5.2.3 本体模型 | 第73-76页 |
5.2.4 SWRL建模 | 第76-78页 |
5.2.5 对应AST个体 | 第78页 |
5.2.6 动态分析 | 第78-81页 |
5.3 基于克隆侦测的代码模式识别 | 第81-89页 |
5.3.1 方法流程 | 第83页 |
5.3.2 方法步骤 | 第83-87页 |
5.3.3 工具实现 | 第87-88页 |
5.3.4 实验评估 | 第88-89页 |
5.4 小结 | 第89-91页 |
第六章 基于关联规则的设计分析技术 | 第91-105页 |
6.1 引言 | 第91-92页 |
6.2 方法描述 | 第92-99页 |
6.2.1 算法 | 第93-95页 |
6.2.2 方法概述 | 第95页 |
6.2.3 场景选择 | 第95-96页 |
6.2.4 概念格分析 | 第96-98页 |
6.2.5 应用层次聚类 | 第98-99页 |
6.2.6 应用关联规则挖掘 | 第99页 |
6.3 案例研究 | 第99-103页 |
6.3.1 目标系统 | 第99-101页 |
6.3.2 聚类评估 | 第101-103页 |
6.4 讨论 | 第103页 |
6.5 小结 | 第103-105页 |
第七章 通过用况恢复软件架构的方法 | 第105-119页 |
7.1 引言 | 第105-106页 |
7.2 基于用况聚类的方法 | 第106-112页 |
7.3 案例研究 | 第112-118页 |
7.4 小结 | 第118-119页 |
第八章 总结和展望 | 第119-125页 |
8.1 内容回顾 | 第119-121页 |
8.2 本文主要贡献 | 第121-123页 |
8.3 结论和展望 | 第123-125页 |
参考文献 | 第125-139页 |
致谢 | 第139-140页 |
攻读博士学位期间发表论文情况 (第一作者) | 第140-141页 |