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申请/专利权人：杭州寻臻科技有限责任公司

摘要：本发明提供了一种基于多重语法特性的程序缺陷检测方法，包括如下步骤：使用解析器解析程序的源代码；提取解析得到的语法结构中的多种语法特征；关联多种语法特征得到多重语法特性；基于多重语法特性建立神经网络模型，并使用缺陷样本对神经网络模型进行训练；使用训练后的神经网络模型预测目标代码的潜在缺陷。本发明有益效果：结合了解析器、神经网络模型等技术，能够在提高检测准确性的同时，降低误报率，并且提高检测效率，是一种较为有效的程序缺陷检测方案。

主权项：1.一种基于多重语法特性的程序缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：使用解析器解析程序的源代码；提取解析得到的语法结构中的多种语法特征；关联多种语法特征得到多重语法特性；基于多重语法特性建立神经网络模型，并使用缺陷样本对神经网络模型进行训练；使用训练后的神经网络模型预测目标代码的潜在缺陷；所述提取解析得到的语法结构中的多种语法特征的过程包括：分析程序中的变量声明、使用和生命周期，得到变量在程序中的作用和影响范围；跟踪函数的定义和调用，识别程序中的控制流语句并分析控制流语句的路径和条件；跟踪数据在程序中的赋值、传递和引用，得到数据流的依赖关系；识别程序模块之间的调用和数据传递关系，得到模块间的依赖关系；所述提取解析得到的语法结构中的多种语法特征的过程还包括，第一优化方案和第二优化方案；其中，所述第一优化方案为优化解析器算法和数据结构，具体包括：使用紧凑的数据结构表示语法树或语法结构；构建内存池，预先分配一定大小的内存块，并在需要时从内存池中获取；使用指针或引用来传递数据，禁用显式的数据拷贝；对于频繁访问或使用的解析结果，进行缓存并重复使用；所述第二优化方案为使用增量编译技术重新编译发生变化的文件及其依赖项，具体包括：建立整个项目的依赖关系图，包括文件之间的依赖关系和编译顺序，通过监听文件系统的变化监测源代码文件的变化；当检测到源代码文件的变化时，比较变化前后的依赖关系图识别受影响的文件及其依赖项；根据受影响的文件及其依赖项，更新编译任务队列，将需要重新编译的文件添加到队列中；执行增量编译的过程中，仅重新编译队列中的文件及其依赖项，对于已经编译过的文件，通过增量更新的方式来更新目标文件；在增量编译完成后，更新构建结果和输出，清理不再需要的中间文件和目标文件。

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