基于大语言模型与符号执行协同的RISC-V二进制代码反编译研究

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反编译是软件逆向工程中的基础技术, 其目标是从面向硬件的二进制代码中恢复出高级语言代码, 以支持人工阅读、分析或重工程任务. 尽管该技术已得到广泛研究, 但传统基于规则的反编译器所生成的反编译代码往往可读性较差, 且难以复用. 此外, 由于传统反编译器的开发周期较长, 其对RIS… …   相似文献

李玉璋  张熙  徐涛 《软件学报》2026,37(6)

基于图Transformer的变更集错误定位方法

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错误定位是软件维护过程中的关键环节, 如何提升自动化故障定位的有效性和效率是软件工程领域的研究焦点之一. 随着开源软件数量激增且软件热更新需求增多, 面向变更集的自动化错误定位成为软件质量保障的重要手段. 传统基于信息检索的错误定位方法只能表征自身文本信息, 未能充分考虑变更集中的结构和语义变化, 无法直接应用于变更集的错误定位任务. 因此, 提出一种基于图Transformer的变更集错误定位方法, 使用基于变更信息抽象语法树表征代码结构变化信息, 并从局部和全局角度表征变更代码和错误报告的语义信息, 进而实现变更集中错误信息的匹配和定位. 为验证方法的有效性, 对来自6个错误诱发变更集的错误报告和变更进行测试, 与最先进模型相比, MAP和MRR指标分别提升11.4%和12.9%, 证明了提出方法的有效性.… …   相似文献

刘浩  杜军威  李玉莹  房敏营  贾学海 《软件学报》2026,37(5):2085-2102

基于动态分析和引力公式的关键类识别

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关键类是理解复杂软件的极佳起点, 不仅有助于优化软件的文档化过程, 也有助于压缩逆向工程得到的类图. 尽管目前已经提出了很多有效的关键类识别方法, 但普遍存在3点不足: 1)现有工作所依赖的软件网络(由软件元素及其依赖构建的图)不可避免地会包含软件运行时永远不会(或极少)被执行到的软件元素; 2)基于动态分析构建的软件网络往往不够完整, 会遗漏真正的关键类; 3)现有工作通常只考虑类之间的直接耦合对类重要性的影响, 而忽视类之间的间接(非接触)耦合及邻居节点度分布的多样性对类重要性的影响. 有鉴于此, 提出一种融合动态分析和引力公式的关键类识别方法. 首先, 使用静态分析技术构建面向对象软件的类依赖网络CCN (class coupling network), 以抽象类及类之间的耦合关系. 其次, 综合考虑CCN中类之间“直接和间接的耦合”“邻居节点度分布的多样性”等对类重要性的影响, 构建引力熵GEN (gravitational entropy)度量指标以量化类的重要性. 然后, 按照类的GEN值对所有类进行降序排列, 从而得到初步的排序结果. 最后, 通过动态分析技术收集运行时类之间真实的交互关系, 进而对初步排序的结果进行优化, 并通过设定阈值来过滤非关键类, 从而得到候选的关键类. 8个开源Java软件上的实验结果表明: 1) 在检查不超过前15% (或top-25)的节点时, 所提出的方法从整体上而言均显著优于其他11种对比方法; 2)使用动态分析对结果进行优化, 有助于显著提升所提出方法的性能; 3)耦合类型的不同赋权方式对所提出方法的性能没有显著影响; 4)所提出的方法在运行效率上是可以接受的.… …   相似文献

潘伟丰  杨燕微  杨子江  姜波  王家乐  杨柏林 《软件学报》2026,37(5):2063-2084

LLM-Extractor: 基于大语言模型的软件配置间约束提取方法

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软件配置是软件系统的重要组成部分, 在增强软件功能多样性和灵活性方面具有重要作用. 而随着软件系统越来越复杂, 软件配置项之间复杂的约束关系成为困扰运维人员的问题. 因此研究人员提出了基于不同数据源、使用不同技术的配置约束提取方法, 来识别软件配置之间的复杂约束关系. 然而, 这些方法存在难以应用于多种编程语言、分析规模有限、对高质量有标注数据需求大等多种问题, 针对上述问题提出了一种基于大语言模型的配置间约束提取方法LLM-Extractor. 该方法包括了配置-功能关联图构建和基于多配置关联子图的配置约束推断两个部分. 在配置-功能关联图构建阶段, LLM-Extractor借助大语言模型强大的文本理解和分析能力, 从配置文本中识别配置和软件功能相关的实体, 并抽取多种关联关系. 在配置间约束推断部分, LLM-Extractor在已有配置-功能关联图上搜索多配置关联子图, 并依据关联子图信息引导大语言模型推断配置间约束. 基于多配置关联子图的配置间约束推断方法让LLM-Extractor能够提取通过软件功能状态传递的配置约束, 填补了已有方法的空缺, 同时具有对编程语言不敏感、分析规模大的特点. 在3个开源软件系统的配置文档上评估了方法的效果, 分析了超过1400个软件配置项, 实验结果表明, LLM-Extarctor的效果相对已有的文本分析方法具有显著提高, F1分数有至少43.4%的提升. 消融实验的实验结果进一步表明, 多配置关联子图对于配置间约束推断方法的效果具有重要的积极影响.… …   相似文献

张添翼  周彤  张晨曦  彭鑫 《软件学报》2026,37(5):2103-2130

模糊感知引导的渐进图像去模糊

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图像去模糊因其在安防监控、医学影像处理、遥感图像处理等领域的广泛应用而备受关注. 尽管基于端到端的方法已经取得了巨大的进步, 但单一的U-Net网络难以处理复杂的运动模糊, 而基于辅助任务的恢复方式往往存在参数量大的问题. 此外, 绝大多数方法均无法实现对不同图像模糊位置和模糊程… …   相似文献

胡波  田镕澳  郑佳  龚兵兵  高新波 《软件学报》2026,37(5):2309-2324

对缩减轮SPECK改进的差分-线性分析

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差分-线性分析是的一种组合类分析方法, 已经被应用于许多对称密码的分析中. 特别地, 对于ARX类分组密码算法SPECK, 差分-线性分析是评估其安全性的一种强有力的方式. 在最新的差分-线性分析框架中, 密码算法被分解为3部分: 差分部分、中间部分和线性部分, 其中差分部分、中… …   相似文献

张语晗  张蕾  吴文玲 《软件学报》2026,37(5):2274-2285

CodeLLMTuner: 基于样本重用的代码大模型选择与解码参数调优框架

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随着大语言模型(LLM)技术的迅速发展, 涌现了众多代码大模型(Code LLM), 以支持代码生成、代码补全、代码测试和代码重构等任务. 不同模型在处理相同任务时可能表现出显著的性能差异, 且推理阶段的解码参数也会对模型性能产生重要影响. 研究如何为特定代码开发任务高效地选择最… …   相似文献

曲慕子  亢良伊  刘杰  王帅  叶丹  黄涛 《软件学报》2026,37(5):2131-2150

基于代码变更语义分析的缺陷隔离方法

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在现代软件开发中, 频繁的代码提交和更新已成为常态, 虽然加速了功能实现, 但更可能会引入新的缺陷, 进而威胁软件的稳定性和可靠性. 一旦缺陷导致程序错误或故障, 开发团队必须迅速采取行动隔离缺陷以确保系统持续正常运行. 缺陷隔离是快速定位问题并恢复系统稳定性的关键技术手段, 但… …   相似文献

刘书宁  吴毅坚  宋学志  陈碧欢  彭鑫  赵文耘 《软件学报》2026,37(5):2151-2166

分布式系统模型检验技术研究进展

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分布式系统作为现代计算基础设施的核心, 其正确性至关重要. 然而, 由于分布式系统所处的计算环境中的高度不确定性以及代码设计与实现的复杂性, 验证分布式系统的正确性始终面临巨大挑战. 分布式系统模型检验(DMCK)技术通过代码级的穷尽式状态探索, 能够发现深层缺陷, 在真实系统中… …   相似文献

唐瑞泽  黄宇  欧阳凌志  程潜  张宇奇  马晓星 《软件学报》2026,37(5):2167-2201

面向两阶段分组的测试用例优先级排序方法

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测试用例优先级排序方法TCP在缓解测试开销方面备受关注. 基于不同优先级策略的贪心算法是TCP中常用的方法. 然而, 现有基于贪心算法的TCP技术多使用单一的排序策略, 且每轮迭代排序过程一次性考虑全部测试用例, 而未关注用例间的关系, 导致在覆盖信息和排序方面的处理上耗时过长, 极大降低排序效率. 同时, 在单一的排序策略中, Additional策略得到广泛研究, 但其受随机因素影响较大, 当出现平局时, 通常会随机选择待排用例, 影响排序的有效性. 基于此, 提出一种面向两阶段分组的测试用例优先级排序方法TPG-TCP. 第1阶段进行粗粒度测试用例分组, 通过挖掘用例间的隐藏关系, 将它们分为关键用例组和普通用例组, 为下一阶段采用多样性策略排序做准备, 以提高排序效率. 第2阶段进行细粒度测试用例分组排序, 根据迭代次数将关键用例分组, 为减少Additional策略中随机因素的干扰, 提出基于用例潜力度的TP-Additional策略对一部分关键用例排序, 同时采用简单高效的Total策略对普通用例与另一部分关键用例排序, 将排序结果追加至TP-Additional策略的排序结果中, 在排序有效性提升的同时也提高了效率. 通过与8种相关方法在6个数据集上的对比结果发现, 所提方法是高效且可行的, 在APFD与TETC指标上分别平均提升约1.29%和9.54%.… …   相似文献

钱忠胜  秦朗悦  范赋宇  付庭峰 《软件学报》2026,37(5):2043-2062