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代码静态分析工具的能力评估与集成优化技术研究

摘要第10-11页
ABSTRACT第11页
第一章 绪论第12-18页
    1.1 研究背景和研究意义第12-15页
    1.2 主要工作和创新点第15-16页
        1.2.1 主要工作第15页
        1.2.2 创新点第15-16页
    1.3 论文组织结构第16-18页
第二章 相关研究工作第18-27页
    2.1 静态分析工具评估第18-20页
    2.2 测试集构建扩展第20-24页
    2.3 静态分析工具集成优化第24-26页
        2.3.1 静态分析工具集成第24-25页
        2.3.2 缺陷报告误报缓解技术第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 基于Juliet测试集的静态分析工具评估第27-58页
    3.1 Juliet测试集第27-30页
    3.2 评估指标第30-34页
        3.2.1 精确度第30-31页
        3.2.2 召回率第31页
        3.2.3 F-Score第31-32页
        3.2.4 区分度第32页
        3.2.5 覆盖度第32-33页
        3.2.6 交叉度第33页
        3.2.7 问题第33-34页
    3.3 评估维度第34-37页
        3.3.1 CWE类型第34-35页
        3.3.2 Flow类型(代码结构复杂度类型)第35-37页
    3.4 评估过程第37-39页
    3.5 评估结果第39-57页
        3.5.1 工具综合评估第39-41页
        3.5.2 基于CWE类型的工具评估第41-48页
        3.5.3 基于Flow类型的工具评估第48-51页
        3.5.4 工具交叉分析第51-55页
        3.5.5 工具集成分析第55-57页
    3.6 本章小结第57-58页
第四章 基于机器学习算法的工具集成优化第58-70页
    4.1 优化目标第58页
    4.2 工具集成优化模型第58-65页
        4.2.1 优化方法第59页
        4.2.2 机器学习算法第59-61页
        4.2.3 优化过程设计第61-65页
    4.3 效果评估方法第65-66页
        4.3.1 机器学习算法分类效果评估方法第65-66页
        4.3.2 工具集成优化效果评估方法第66页
    4.4 实验结果评估第66-69页
        4.4.1 分类算法效果评估第67-68页
        4.4.2 工具集成优化效果评估第68-69页
    4.5 本章小结第69-70页
第五章 基于开源和闭源代码的测试集扩展第70-83页
    5.1 测试集扩展与静态分析工具评估第70-76页
        5.1.1 基于人工审查缺陷报告的测试集扩展过程第70-72页
        5.1.2 评估指标第72-73页
        5.1.3 基于开源和闭源代码的工具评估结果分析第73-76页
    5.2 基于缺陷跟踪系统的测试集扩展方法第76-82页
        5.2.1 常用缺陷跟踪系统第77页
        5.2.2 缺陷跟踪系统的缺陷信息分析第77-78页
        5.2.3 专用缺陷信息爬取程序第78-79页
        5.2.4 缺陷信息爬取结果第79-80页
        5.2.5 测试集扩展方法第80-82页
    5.3 本章小结第82-83页
第六章 静态分析工具自动评估框架设计与实现第83-95页
    6.1 评估框架设计第83-84页
    6.2 评估框架关键实现第84-90页
        6.2.1 Juliet测试集的分析第84-86页
        6.2.2 静态分析工具的批量检测过程第86-87页
        6.2.3 缺陷报告的解析与标准化第87-90页
        6.2.4 评估与分析过程第90页
    6.3 框架实现第90-94页
        6.3.1 框架的易用性和易扩展性第90-91页
        6.3.2 基于Web的可视化系统第91-94页
    6.4 本章小结第94-95页
结束语第95-97页
致谢第97-98页
参考文献第98-103页
作者在学期间取得的学术成果第103页

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