[发明专利]基于关联规则挖掘的不可达路径检测方法

摘要

本发明涉及一种基于关联规则挖掘的不可达路径检测方法，该基于关联规则挖掘的不可达路径检测方法包括获取数据集、基于关联规则挖掘的分支相关性的确定及不可达路径的检测。该检测方法有效地将静态分析方法和动态分析技术的优势结合起来，既避免了使用纯静态分析方法分支节点覆盖率低、复杂度高的缺陷，又弥补了使用动态分析方法收集动态信息花费代价大的问题，该方法能够准确地检测出不可达路径，有效地提高了软件测试的效率。

主权项

1.基于关联规则挖掘的不可达路径检测方法，该基于关联规则挖掘的不可达路径检测方法包括获取数据集、基于关联规则挖掘的分支相关性的确定及不可达路径的检测，其特征在于，获取数据集，首先采用静态分析技术，利用Soot对程序进行预处理，构建程序的控制流图、控制树及蕴含树，然后设计搜索算法找出具有控制关系的分支节点序列集U，对于u_i∈U，采用动态分析技术，通过JDI监听序列u_i中各个分支节点n_i1,n_i2,…,n_ik的执行情况，在输入域内随机获取N个抽样输入向量，要求当程序输入每个抽样向量时n_i1,n_i2,…,n_ik全部执行，若存在某节点n_im不执行，则换取其它抽样值，直到所有的分支节点都执行；基于关联规则挖掘的分支相关性的确定，从数据集D_i中，找出所有满足支持度大于等于最小支持度min_support的频繁项集，我们采用FP-Growth算法进行挖掘，首先需要读取数据集D_i，构造频繁1-项集及FP-Tree，然后根据算法2在FP-Tree上进行频繁项集的挖掘，算法2采用分而治之的方法，它将FP-Tree分解成一些条件模式库CPB，每个CPB和一个频繁1-项集相关联，我们根据CPB构造其相应的条件FP-tree，然后再采用递归算法分别对这些条件FP-tree进行挖掘，从而得到所有的频繁项集F(D_i,min_support)；利用上一步得到的频繁项集F(D_i,min_support)来产生规则，如果某一规则的置信度大于等于最小置信度(min_confidence)，则该规则为关联规则，频繁项集{A,B}产生的规则AB，每个关联规则的生成为，对于f∈F(D_i,min_support)，产生f的所有非空子集；对于f的每一个非空子集v，若，则规则为关联规则；不可达路径的检测，设n_i和n_j是程序中的两个条件语句，如果经关联规则挖掘后得到(n_i,n_j)有T→T(或T→F)的相关性，则n_i的真分支和n_j的假(或真)分支构成冲突子路径；同样地，如果(n_i,n_j)有F→T(或F→F)的相关性，则n_i的假分支和n_j的假(或真)分支构成冲突子路径；对于任何一条路径，若该路径包含冲突子路径，则它为不可达路径。