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中科院软件所在深度神经网络静态代码分析研究中取得进展

  • 来源:互联网
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  • 2021-11-09
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IT之家 11 月 9 日消息,据中国科学院官网,近日,中国科学院软件研究所智能软件研究中心研究员武延军、吴敬征课题组在基于深度神经网络的静态代码分析研究中取得进展。

该课题组提出了基于多类型和多粒度的语义代码表示学习模型 ——MultiCode,解决了工业场景中涉及多需求的开发任务时面临的开发开销大、模型集成困难、可扩展性受限等问题。

该课题组的研究实现了在多需求工业场景下的高效开发和准确预测,在漏洞检测、代码克隆检测等任务中得到了具体实践,并获得实际应用。

▲ MultiCode 基于多类型和多粒度的语义代码表示学习模型框架

据介绍,MultiCode 模型能够学习代码中多种类型和粒度的语义信息,进而支撑多种代码分析任务。课题组提出使用抽象语法树、控制流图、程序依赖图等结构,对代码中不同类型和粒度的语义信息进行建模,并利用树神经网络和图神经网络分别对不同的语义信息进行处理。将该模型作为编码器进行神经网络构建,能够有效适配于不同的代码分析任务。

在漏洞检测和代码克隆检测任务上的评估结果表明,该模型能够在不需要重新构建编码器的情况下,在不同任务中有效地识别并区分不同类别代码的语义,进而支撑多种任务上的预测。

IT之家了解到,相关研究成果发表在软件可靠性工程国际会议(ISSRE 2021)的 Industry Track 上,并被评为最佳实践论文。研究工作得到国家重点研发计划、国家自然科学基金的支持。

▲ ISSRE 2021 最佳实践论文奖

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  • 编辑:王晓平
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