一种基于决策树算法的API误用检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114153721A(43)申请公布日2022.03.08(21)申请号202111352689.0(22)申请日2021.11.16(71)申请人大连理工大学地址116024辽宁省大连市甘井子区凌工路2号(72)发明人江贺李康乐周志德任志磊(74)专利代理机构大连理工大学专利中心21200代理人温福雪(51)Int.Cl.G06F11/36(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称一种基于决策树算法的API误用检测方法(57)摘要本发明提供一种基于决策树算法的API误用检测方法，属于软件工程技术领域。API复用已有的软件框架或类库，可有效地提高软件开发效率。若违反了这些规约就会造成API误用，目前检测技术面临两个方面挑战：1)难以获取API使用规约；2)难以同时检测多种不同类型的API误用。该方法首先从代码托管工具上收集开源项目，从中提取出API使用示例。将API使用示例转换为AUG图，从图中挖掘API使用规约，有效解决第一个挑战。基于API使用规约信息构建API使用决策树，通过融入剪枝策略提高API使用决策树的泛化能力。在误用检测阶段，采用粗粒度和细粒度相结合的方式，提高API使用决策树的检测能力有效解决第二个挑战。CN114153721ACN114153721A权利要求书1/2页1.一种基于决策树算法的API误用检测方法，其特征在于，步骤如下：步骤1、项目收集：从源代码托管平台上收集包含目标API使用的开源软件项目；步骤2、API示例提取：针对步骤1中收集到的软件项目，识别出目标API，解析源文件并提取API使用示例；步骤3、构建API使用图：首先通过JavaParser将Java源代码解析为抽象语法树AST，提取操作节点和控制节点；确定操作节点和控制节点之间的数据依赖关系以及总体使用顺序，用实线箭头边和虚线箭头边来分别表示控制流和数据流，节点集和边集构成了整体的API使用图AUG；步骤4、提取API使用规约信息：从API使用图中挖掘规约信息并以键值对<key,value>的形式存入Map集合中；目标API使用规约信息包括参数值、方法调用的顺序信息(目标API的上一个方法调用和目标API的下一个方法调用)、前置条件信息、后置条件信息以及异常信息共五类信息；API使用图是一个有向连通图，采用广度优先搜索API使用图中的每一个节点，已经访问过的节点加入到已访问节点集合Set中，直至所有的节点都加入到节点集合Set中，遍历结束，最后将Map中内容持久化到JSON文件；步骤5、构建API使用决策树：在挖掘到规约信息的基础上，API误用检测问题建模为一个分类预测问题，构建API使用决策树以进行预测；步骤6、对API使用决策树进行剪枝：对步骤5构建的API使用决策树，通过融入剪枝策略来提高API使用决策树的泛化能力；后剪枝对于生成的一棵完整的决策树，自底向上对非叶子节点进行考察，若该节点对应的子树用叶子节点能带来决策树泛化性能的提升，则将该子树替换为叶子节点；步骤7、检测阶段：通过步骤3和步骤4，将目标JAVA文件转换为AUG，然后挖掘其中的规约信息；执行步骤5和步骤6中所构建的API使用决策树，采用粗粒度和细粒度相结合的检测方式，提高API使用决策树的检测能力；检测目标文件中的API误用报给开发人员。2.根据权利要求1所述的一种基于决策树算法的API误用检测方法，其特征在于，所述的步骤4，具体如下：首先如果当前节点的前一个节点Nodei有数据流边传入目标API节点Nodetarget，判断Nodei是否包含参数值Parameter，如果包含将参数值信息以<Parameter,value>键值对的形式存入到Map中；然后判断是否有节点Nodei通过控制流边传向目标API所在节点Nodetarget，如果有则提取节点Nodei中的方法Methodpre即为目标API的上一个方法调用，以<Methodpre,value>键值对的形式存入Map集合；如果节点Nodei中还包含检查条件Conditionpre，即代表前置条件信息，目标API的前置条件信息以<Conditionpre,value>键值对的形式存放到Map集合；如果目标API所在的节点Nodetarget通过控制流边传向节点Nodej，提取Nodej中的调用方法Methodpost即为目标API的下一个方法调用，以<Methodpost,value>键值对的形式存入Map集合；如果节点Nodej中还包含检查条件Conditionpost，即代表后置条件信息，目标API的后置条件信息以<Conditionpost,value>键值对的形式存放到Map集合中；如果目标API所在的节