[发明专利]一种基于图学习的线程安全代码识别方法在审
| 申请号： | 202110440403.8 | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN113138924A | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 薄莉莉;季龙炳;欧阳旻昊;张睿;孙小兵;李斌 | 申请（专利权）人： | 扬州大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06F16/35;G06F16/951;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 225009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图学习的线程安全代码识别方法，属于软件测试领域；具体包括：构建得到线程安全数据集；将线程安全数据集中的类转化为可供分析的域访问图；构建以域访问图为输入、以分类标签为输出的GMN神经网络模型；采用匹配池对构建的GMN神经网络模型进行训练，得到训练好的GMN神经网络模型；将待安全识别的类对应转化成域访问图，而后输入至训练好的GMN神经网络模型，得到识别结果；本发明使用域访问图的结构，充分体现了并发程序中不同的访问关系，基于训练好的GMN神经网络模型的注意力机制进行跨图匹配，达到对线程安全代码的识别，更具普适性，通用性，且极大地提升了预测结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 线程 安全 代码 识别 方法 | ||
【主权项】：
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