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　　【雜志簡介】

　　《軟件學報》是一本刊登計算機軟件各領域原創性研究成果的期刊,所刊登的論文均經過嚴格的同行專家評議。《軟件學報》主要面向全球華人計算機軟件學者,致力于創辦與世界計算機科學和軟件技術發展同步的以中文為主的"中文國際軟件學術期刊", 為全球華人同行提供學術交流平臺。《軟件學報》創刊于1990年,由中國科學院軟件研究所和中國計算機學會聯合主辦,已被EI Compendex, INSPEC, Abstracts Magazine, Mathematical Review, Zentralblatt MATH等國際數據庫收錄。

　　《軟件學報》注重刊登反映計算機科學和計算機軟件新理論、新方法和新技術以及學科發展趨勢的文章,主要涉及理論計算機科學、算法設計與分析、系統軟件與軟件工程、模式識別與人工智能、數據庫技術、計算機網絡、信息安全、計算機圖形學與計算機輔助設計、多媒體技術及其他相關的內容。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄

　　【獲獎情況】

　　2001年入選中國期刊方陣“雙百期刊”

　　2000年榮獲中國科學院優秀科技期刊一等獎

　　國外數據庫收錄

　　俄羅斯文摘雜志

　　英國物理學、電技術、計算機及控制信息社數據庫

　　美國數學評論

　　【欄目設置】

　　主要涉及理論計算機科學、算法設計與分析、系統軟件與軟件工程、模式識別與人工智能、數據庫技術、計算機網絡、信息安全、計算機圖形學與計算機輔助設計、多媒體技術及其他相關的內容。

　　軟件學報最新期刊目錄

面向函數內聯場景的二進制到源代碼函數相似性檢測方法————作者：賈昂;范銘;徐茜;晉武俠;王海軍;劉烴;

摘要：二進制到源代碼函數相似性檢測是軟件組成成分分析的基礎性工作之一.現有方法主要采用一對一的匹配策略,即使用單一的二進制函數和單一的源代碼函數進行比對.然而,由于函數內聯的存在,函數之間的映射關系實際上表現為一對多——單一的二進制函數能夠關聯至多個源代碼函數.這一差異導致現有方法在函數內聯場景下遭受了30%的性能損失.針對函數內聯場景下的二進制到源代碼函數匹配需求,提出了一種面向一對多匹配的二進制到源...

結合特征生成與重放的可擴展安全虹膜識別————作者：趙冬冬;宋寶剛;廖虎成;閆江;向劍文;

摘要：隨著信息技術的快速發展,安全認證技術成為個人隱私和數據安全的重要保障.其中,虹膜識別技術憑借其出色的準確性和穩定性,被廣泛應用于系統訪問控制、醫療保健以及司法實踐等領域.然而用戶的虹膜特征數據泄露,就是永久性丟失,無法進行更改或者撤銷.因此,虹膜特征數據的隱私保護尤為重要.隨著神經網絡技術在圖像處理上體現的突出性能,基于神經網絡的安全虹膜識別方案被提出,在保護隱私數據的同時保持了識別系統的高性能....

分布式系統動態測試技術研究綜述————作者：陳元亮;馬福辰;周遠航;顏臻;姜宇;孫家廣;

摘要：分布式系統是當今計算生態系統的支柱,它使得現代計算更加強大、可靠和靈活,覆蓋了從云計算、大數據處理到物聯網等多個關鍵領域.然而,由于系統的復雜性,分布式系統在代碼實現過程中總是不可避免地引入一些代碼缺陷,從而對系統的可用性、魯棒性以及安全性造成巨大威脅.因此,分布式系統的測試以及缺陷挖掘工作十分重要.動態測試技術在系統運行中進行實時分析,以挖掘其缺陷,評估其行為和功能,被廣泛用于各種系統應用的缺陷...

面向Rust語言的形式化驗證方法研究綜述————作者：張卓若;常瑞;楊申毅;陳芳;

摘要：Rust作為一種新興的安全系統級編程語言,以其創新的所有權模型和借用檢查機制提供了內存安全和并發安全保證.盡管Rust的設計宗旨在于安全性,但現有研究揭示了其仍面臨諸多安全挑戰.形式化驗證作為一種基于嚴格數學基礎的方法,為Rust安全性提升提供了強有力保障.通過構建精準清晰的語義模型,可以證明遵循Rust檢查規則的程序滿足安全性要求;借助Rust自動化驗證工具能夠幫助用戶確保其Rust程序的安全性...

基于混成自動機路徑過濾與動態選擇的CPS系統反例生成————作者：王佳宛;劉熹橦;卜磊;李宣東;

摘要：信息物理融合系統(cyber-physical system, CPS)在安全攸關領域具有廣泛的應用,保障其安全性至關重要.形式化驗證是證明系統安全性的有效手段,但在現實世界中的復雜CPS系統上應用仍面臨挑戰.因此,反例生成的方法被提出,旨在通過尋找系統中違背安全規約的反例行為來證明系統的不安全.現有的基于路徑的CPS系統反例生成方法采用分治策略,針對系統模型中各條路徑上的行為空間分別進行探索,能...

深度學習編譯器缺陷實證研究:現狀與演化分析————作者：沈慶超;田家碩;陳俊潔;陳翔;陳慶燕;王贊;

摘要：深度學習編譯器已被廣泛應用于深度學習模型的性能優化和部署.與傳統編譯器類似,深度學習編譯器也存在缺陷.存在缺陷的深度學習編譯器會導致編譯失敗或者產生錯誤的編譯結果,甚至有時會帶來災難性的后果.為了深入理解深度學習編譯器缺陷的特性,已有工作針對深度學習編譯器早期的603個缺陷進行研究分析.近年來,深度學習編譯器在快速迭代更新,伴隨著大量新特性的引入和舊特性的棄用.與此同時,一些針對深度學習編譯器缺陷...

操作系統內核權能訪問控制的形式驗證————作者：徐家樂;王淑靈;李黎明;詹博華;呂毅;代藝博;崔舍承;吳鵬;譚宇;張學軍;詹乃軍;

摘要：操作系統內核是構建安全攸關系統軟件的基礎.任何計算機系統的正確運行都依賴于底層操作系統實現的正確性,因此,對操作系統內核進行形式驗證是很迫切的需求.然而,操作系統中存在的多任務并發、數據共享和競爭等行為,給操作系統內核的驗證帶來很大的挑戰.近年來,基于定理證明的方法廣泛用于操作系統各功能模塊的形式驗證,并取得多個成功應用.微內核操作系統權能訪問控制模塊提供基于權能的細粒度訪問控制,旨在防止未經授權...

動態順序統計樹類結構的函數式建模及其自動化驗證————作者：左正康;劉增鑫;柯雨含;游珍;王昌晶;

摘要：動態順序統計樹結構是一類融合了動態集合、順序統計量以及搜索樹結構特性的數據結構,支持高效的數據檢索操作,廣泛應用于數據庫系統、內存管理和文件管理等領域.然而,當前工作側重討論結構不變性,如平衡性,而忽略了功能正確性的討論.且現有研究方法主要針對具體的算法程序進行手工推導或交互式機械化驗證,缺乏成熟且可靠的通用驗證模式,自動化水平較低.為此,設計動態順序統計搜索樹類結構的Isabelle函數式建模框...

GhostFunc:一種針對Rust操作系統內核的驗證方法————作者：何韜;董威;文艷軍;

摘要：操作系統是軟件的基礎平臺,操作系統內核的安全性往往影響重大. Rust是逐漸興起的內存安全語言,具有生命周期、所有權、借用檢查、RAⅡ等安全機制,使用Rust語言構建內核逐漸成為當前熱門的研究方向.但目前使用Rust構建的系統多包含部分unsafe代碼段,無法從根本上保證語言層面的安全性,因而針對unsafe代碼段的驗證對于保證Rust構建的內核正確可靠尤為重要.以某使用Rust構建的微內核為對象...

干擾惰性序列的連續決策模型模糊測試————作者：吳泊逾;王凱銳;王亞文;王俊杰;

摘要：人工智能技術的應用已經從分類、翻譯、問答等相對靜態的任務延伸到自動駕駛、機器人控制、博弈等需要和環境進行一系列“交互-行動”才能完成的相對動態的任務.執行這類任務的模型核心是連續決策算法,由于面臨更高的環境和交互的不確定性,而且這些任務往往是安全攸關的系統,其測試技術面臨極大的挑戰.現有的智能算法模型測試技術主要集中在單一模型的可靠性、復雜任務多樣性測試場景生成、仿真測試等方向,對連續決策模型的“...

基于代碼控制流圖的龐氏騙局合約檢測————作者：黃靜;王夢曉;韓紅桂;

摘要：區塊鏈在加密貨幣投資領域展現出強勁的生命力,吸引了大量投資者的參與.然而,由于區塊鏈的匿名性,導致了許多欺詐行為,其中龐氏騙局智能合約就是一種典型的欺詐性投資活動,給投資者帶來了巨大的經濟損失.因此,對以太坊上的龐氏騙局合約進行檢測變得尤為重要.但是,現有研究大都忽略了龐氏騙局合約源代碼中的控制流信息.為提取龐氏騙局合約更豐富的語義信息和結構信息,提出一種基于代碼控制流圖的龐氏騙局合約檢測模型.首...

移動應用GUI測試自動生成技術綜述————作者：王博;陳沖;鄧明;董震;林友芳;郝丹;

摘要：移動應用是近10年來興起的新型計算模式,深刻地影響人民的生活方式.移動應用主要以圖形用戶界面(graphical user interface, GUI)方式交互,而對其進行人工測試需要消耗大量人力和物力.為此,研究者提出針對移動應用GUI的測試自動生成技術以提升測試效率并檢測潛在缺陷.收集了145篇相關論文,系統地梳理、分析和總結現有工作.提出了“測試生成器-測試環境”研究框架,將該領域的研究按...

LLM賦能的Datalog代碼翻譯技術及增量程序分析框架————作者：王熙灶;沈天琪;賓向榮;卜磊;

摘要：Datalog是一種聲明式邏輯編程語言,在不同領域得到了廣泛應用.近年來,學術界和工業界對Datalog的興趣高漲,設計并開發了多種Datalog引擎和相應方言.然而,多方言帶來的一個問題是以一種Datalog方言實現的代碼,一般而言不能在另一種方言的引擎上執行.因此,當采用新Datalog引擎時,需要將現有Datalog代碼翻譯到新方言上.目前的Datalog代碼翻譯技術可分為人工重寫代碼和人工...

軟件供應鏈SBOM關鍵技術研究————作者：孫澤雨;吳敬征;凌祥;魏怡琳;羅天悅;武延軍;

摘要：供應鏈級別的開源軟件及組件復用是當前軟件開發的主流模式.該模式避免了重復開發,降低了研發成本,提高了開發效率,但是也不可避免地存在組件的來源未知,成分不清,漏洞不明,許可證違規等問題.為解決上述問題,研究人員提出了軟件物料清單(software bill of material, SBOM). SBOM詳細列出了構成軟件的組件及組件之間的關系,揭示了潛在的和已知的威脅,使軟件透明化.自提出以來,國...

基于大語言模型的長方法分解————作者：徐子懋;姜艷杰;張宇霞;劉輝;

摘要：長方法及其他類型的代碼壞味阻礙了軟件應用程序達到最佳的可讀性、可重用性和可維護性.因此,人們對長方法的自動檢測和分解進行了廣泛的研究.雖然這些方法極大地促進了分解,但其解決方案往往與最優方案存在很大差異.為此,調研公開真實長方法數據集中的可自動化部分,探討了長方法的分解情況,并基于調研結果,提出了一種基于大語言模型的新方法 (稱為Lsplitter),用于自動分解長方法.對于給定的長方法, Lsp...

基于大語言模型的多智能體協作代碼評審人推薦————作者：王路橋;周洋濤;李青山;王銘康;徐子軒;崔笛;王璐;羅懿行;

摘要：基于拉取請求(pull request, PR)的軟件開發機制是開源軟件中的重要實踐.合適的代碼評審人能夠通過代碼審查幫助貢獻者及時發現PR中的潛在錯誤,為持續開發和集成過程提供質量保障.然而,代碼變更內容的復雜性以及評審行為固有的多樣性增加了評審人推薦的難度.現有方法主要聚焦于從PR中挖掘變更代碼的語義信息,或基于審查歷史構建評審人畫像,并通過多種靜態策略組合進行推薦.這些研究受限于模型訓練語料...

安卓惡意軟件對抗樣本攻擊技術綜述————作者：李珩;吳棒;龔柱;高翠瑩;袁巍;羅夏樸;

摘要：面對Android惡意軟件帶來的嚴重的安全風險,如何有效檢測Android惡意軟件已成為工業界與學術界共同關注的焦點.然而隨著Android對抗樣本技術的出現,現有的惡意軟件檢測系統面臨著前所未有的挑戰.Android惡意軟件對抗樣本攻擊通過對惡意軟件的源碼或特征進行擾動,使其在保持原始功能不受影響的條件下繞過惡意軟件檢測模型.盡管目前已有大量針對惡意軟件的對抗樣本攻擊研究,但是現階段仍缺乏針對A...

大模型生成代碼的開源許可證違規風險洞察與分析————作者：王毅博;王瑩;余躍;許暢;于海;朱志良;

摘要：大型語言模型的快速發展極大地影響了軟件工程領域.這些模型利用大量開源倉庫代碼進行預訓練,能夠高效完成諸如代碼生成和代碼補全等任務.然而,開源軟件倉庫中存在大量受開源許可證約束的代碼,這給大模型帶來了潛在的開源許可證違規風險.聚焦于大模型生成代碼與開源倉庫的許可證違規風險,基于代碼克隆技術開發一個支持大模型生成代碼溯源與版權違規問題的檢測框架.針對9個主流代碼大模型生成的135 000個Python...

浮點時序數據壓縮綜述————作者：朱明輝;李政;李瑞遠;陳超;鄭宇;

摘要：物聯網技術的發展產生了海量的浮點時序數據,這給數據存儲和傳輸帶來了巨大挑戰.為此,浮點時序數據壓縮變得至關重要,其按數據可逆性分為有損壓縮和無損壓縮.有損壓縮方法通過舍棄部分數據信息以實現較好的壓縮率,適用于對精確性要求較低的應用.無損壓縮方法在減小數據大小的同時保留了所有數據信息,這對于需要保持數據完整性和準確性的應用至關重要.此外為滿足邊緣設備的實時監控需求,流式壓縮算法應運而生.當前時序壓縮...

大語言模型在代碼優化任務中的能力探究及改進方法————作者：王志鵬;何鐵科;趙若愚;鄭滔;

摘要：代碼優化任務作為自動化代碼審查的關鍵環節,有助于提高開發效率和代碼質量.隨著大語言模型在軟件工程領域中展現出遠勝于傳統小規模預訓練模型的性能,旨在探討兩類模型在自動代碼優化任務的表現,以評估大語言模型的綜合優勢.通過使用傳統代碼質量評估指標(例如, BLEU, CodeBLEU, edit progress)對4種主流大語言模型和4種代表性小規模預訓練模型在代碼優化任務的表現進行評估,發現大語言模...

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