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J-GLOBAL ID：201802243156472541   整理番号：18A1442322

大規模ソースコードインクリメンタル資源漏洩検出手法【JST・京大機械翻訳】

Incremental Resource Leak Detection for Large Scale Source Code

著者 (8件)： Gao Zhiwei (北京理工大学計算机学院,北京,100081) ,  Ji Weixing (北京理工大学計算机学院,北京,100081) ,  Shi Jianjun (北京理工大学計算机学院,北京,100081) ,  Wang Yizhuo (北京理工大学計算机学院,北京,100081) ,  Gao Yujin (北京理工大学計算机学院,北京,100081) ,  Liao Xinyi (北京理工大学計算机学院,北京,100081) ,  Luo Hui (北京理工大学計算机学院,北京,100081) ,  Shi Feng (北京理工大学計算机学院,北京,100081)
資料名： Ruanjian Xuebao  (Ruanjian Xuebao)
巻： 29  号： 5  ページ： 1244-1257  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2542A  ISSN： 1000-9825  CODEN： RUXUEW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 資源漏れはソフトウェアの品質と信頼性に影響する重要なソフトウェアの欠陥であり,資源の漏れがあるプログラムの長時間運行は資源の消耗により異常甚だしきに至っては崩壊する。静的コード解析は,資源漏れ検出の有効な技術手段であり,ソースコードまたはバイナリコードに基づくプログラムの潜在的資源漏れ問題を効果的に発見できる。しかし、精確な資源漏れ検出アルゴリズムの複雑性はプログラム規模の増加に従い、指数級の成長を呈し、生産中の即時の欠陥に対する分析検査の実際の応用の需要を満たせない。大規模ソースコード向けのインクリメンタルな静的資源漏れ検出法を提案し,プロセス間フローに敏感な資源漏洩検出をサポートし,ユーザ編集コードの過程で,変更関数から出発した。資源の閉包、指向分析濾過などの多種の技術手段を通じて、資源漏れの検出範囲を縮小し、さらに大規模なコードの即時の欠陥分析と報告を実現した。実験結果を示した。精度保証の前提で,90%のインクリメンタル検出実験は,10s以内に完了でき,ユーザの編集プログラムの過程での欠陥の実時間検出と報告の実用的応用の要求を満たすことができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 閉包 ,  編集 ,  *ソフトウェア ,  信頼性 ,  品質 ,  検出法
準シソーラス用語： 実時間 ,  精度保証 ,  欠陥解析 ,  複雑性 ,  検出アルゴリズム ,  バイナリコード ,  *ソースコード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： quality assurance ,  defect detection ,  resource leak ,  points-to analysis ,  data flow analysis

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大規模 ,  資源 ,  漏洩 ,  手法