学术探讨-SEML：融合程序语义与LSTM的软件漏洞预测模型.pdf

简介：
本文介绍了一种名为SEML的新方法，该方法结合了程序语义和长短时记忆网络（LSTM），用于提高软件漏洞预测的准确性。论文深入探讨了如何利用程序代码中的关键信息来改善现有的机器学习技术，并提出了一个有效的框架以应对这一挑战。 软件缺陷预测技术在确保软件产品的可靠性和降低开发及维护成本方面具有重要作用。传统方法依赖于代码度量元如行数、控制流复杂性来建立机器学习模型进行预测，但这些方法无法充分捕捉程序的语法结构和语义信息，限制了其准确性。 为解决这一问题，本段落提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）与程序语义的软件缺陷预测模型——Seml。该模型利用深度学习技术来提取并分析代码中的语义信息，并通过将源码token转换成分布式向量表示以提升预测精度和效果。 实验显示，在公开数据集PROMISE上的测试中，Seml在项目内与跨项目的缺陷预测准确性均超越了现有的基于度量元和深度学习的方法。这表明该模型更擅长捕捉程序的语义信息，并能更加准确地识别潜在问题。 文章还讨论到词嵌入技术的应用，这是一种将词语映射为向量的技术，在自然语言处理中十分常见。在软件缺陷预测领域使用这项技术能够更好地理解源码中的token，从而提高对代码结构和功能的理解能力。 早期的缺陷预测方法通常依赖于机器学习模型来分析模块及其标签，并利用这些信息去判断新模块是否含有问题。尽管人工设计的度量元特征（如Halstead、McCabe、CK等）在一定程度上有助于软件缺陷预测，但它们仍无法充分表达程序语义。 作者还提到Wang等人提出的一种基于深度信念网络(DBN)的方法来处理序列数据并学习代码中的语义信息。尽管这种方法提高了F1值，但在大规模数据集上的效率和准确性仍有待改进。 综上所述，Seml模型的核心优势在于其通过词嵌入技术和LSTM架构更有效地捕捉程序的深层含义。这不仅提升了预测精度，还为软件工程师提供了强有力的工具来提高代码质量和可靠性。