软件安全漏洞预测：文本特征vs.软件度量
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第10-15页 |
| 1.1 研究动因 | 第10-11页 |
| 1.2 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.3 本文工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-15页 |
| 第二章 安全漏洞预测模型建模技术及评价方法 | 第15-23页 |
| 2.1 软件安全漏洞预测的一般性流程 | 第15页 |
| 2.2 特征信息来源 | 第15-17页 |
| 2.2.1 软件度量信息 | 第16页 |
| 2.2.2 文本特征信息 | 第16-17页 |
| 2.3 建模方法 | 第17-18页 |
| 2.4 预测性能评价方法 | 第18-22页 |
| 2.4.1 非工作量感知的分类性能评价 | 第18-19页 |
| 2.4.2 非工作量感知的排序性能评价 | 第19-20页 |
| 2.4.3 工作量感知的分类性能评价 | 第20-21页 |
| 2.4.4 工作量感知的排序性能评价 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 预测模型数据的选取与收集 | 第23-35页 |
| 3.1 实验对象 | 第23-24页 |
| 3.1.1 Web应用程序的选取 | 第23-24页 |
| 3.1.2 Android应用程序的选取 | 第24页 |
| 3.2 收集度量信息 | 第24-27页 |
| 3.2.1 Web应用程序的度量信息 | 第25-26页 |
| 3.2.2 Android应用程序的度量信息 | 第26-27页 |
| 3.3 提取文本特征 | 第27-29页 |
| 3.3.1 Web应用程序的文本特征 | 第27-28页 |
| 3.3.2 Android应用程序的文本特征 | 第28-29页 |
| 3.4 定位安全漏洞 | 第29-32页 |
| 3.4.1 Web应用程序的安全漏洞 | 第29-31页 |
| 3.4.2 Android应用程序的安全漏洞 | 第31-32页 |
| 3.5 数据集描述 | 第32-34页 |
| 3.5.1 Web应用程序的描述 | 第32-33页 |
| 3.5.2 Android应用程序的描述 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 非工作量感知的漏洞预测性能比较 | 第35-48页 |
| 4.1 研究问题及其分析方法 | 第35-36页 |
| 4.2 预测模型建立方法 | 第36-37页 |
| 4.3 预测性能表达方法 | 第37-39页 |
| 4.4 两类模型的预测能力分析 | 第39-47页 |
| 4.4.1 分类场景下的预测性能比较 | 第39-41页 |
| 4.4.2 排序场景下的预测性能比较 | 第41-43页 |
| 4.4.3 预测性能的差异程度 | 第43-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 工作量感知的漏洞预测性能比较 | 第48-63页 |
| 5.1 研究问题及其分析方法 | 第48-49页 |
| 5.2 预测模型建立方法 | 第49页 |
| 5.3 预测性能表达方法 | 第49-50页 |
| 5.4 两类模型的预测能力分析 | 第50-62页 |
| 5.4.1 分类场景下的预测性能比较 | 第50-54页 |
| 5.4.2 排序场景下的预测性能比较 | 第54-58页 |
| 5.4.3 预测性能的差异程度 | 第58-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 工作总结 | 第63页 |
| 6.2 未来工作 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 简历与科研成果 | 第69-70页 |
| 附录A 非工作量感知的其余性能指标箱线图 | 第70-72页 |
