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公开(公告)号：CN114510431A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210413743.6
申请日：2022-04-20
申请人： 武汉理工大学
摘要： 本发明公开了一种工作量感知智能合约缺陷预测方法、系统及设备，首先利用智能合约数据集建立逻辑回归分类模型，然后利用多目标优化算法以在检测前百分之二十的代码行数时，最大化检测出来的缺陷个数和最小化需要检测的智能合约个数为目标建立线性回归模型，最后结合这两个模型来预测待预测的智能合约的相对缺陷密度，并根据相对缺陷密度对这些智能合约进行排序。本发明的技术方案能够使得软件测试人员在一定工作量下，即检测前百分之二十的代码行数时，能够检测出来的智能合约缺陷个数较多同时需要检测的智能合约数量较少。
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公开(公告)号：CN117667492A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311765629.0
申请日：2023-12-20
申请人： 武汉理工大学
IPC分类号： G06F11/07 , G06F18/214 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种软件需求错误检测网络训练方法、应用方法及电子设备，包括：获取软件需求文档数据集；构建初始软件需求错误检测网络，将标注数据输入，训练得到初步软件需求错误检测网络；选取部分未标注数据输入到初步软件需求错误检测网络中，预测得到特征向量集和预测概率分布，根据特征向量集和预测概率分布确定查询策略值，根据查询策略值选出待标注数据；对待标注数据进行标注得到重标注数据，更新软件需求文档数据集，并迭代训练初步软件需求错误检测网络，直至标注资源耗尽，得到训练完备的软件需求错误检测网络。综上，本发明通过查询策略值确定最需要标注的待标注数据，得到高准确度的软件需求错误检测网络且减少数据标注的工作量。
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公开(公告)号：CN114510431B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210413743.6
申请日：2022-04-20
申请人： 武汉理工大学
摘要： 本发明公开了一种工作量感知智能合约缺陷预测方法、系统及设备，首先利用智能合约数据集建立逻辑回归分类模型，然后利用多目标优化算法以在检测前百分之二十的代码行数时，最大化检测出来的缺陷个数和最小化需要检测的智能合约个数为目标建立线性回归模型，最后结合这两个模型来预测待预测的智能合约的相对缺陷密度，并根据相对缺陷密度对这些智能合约进行排序。本发明的技术方案能够使得软件测试人员在一定工作量下，即检测前百分之二十的代码行数时，能够检测出来的智能合约缺陷个数较多同时需要检测的智能合约数量较少。
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公开(公告)号：CN118395445A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410394319.0
申请日：2024-04-02
申请人： 武汉理工大学
IPC分类号： G06F21/57 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N7/01
摘要： 本发明提供了一种软件漏洞检测网络训练方法、应用方法、电子设备及介质，涉及文本检测技术领域，包括：获取软件漏洞训练数据，包括代码片段和真实标记；将未标记代码片段输入教师模型，得到部分代码片段的伪标记；构建初始学生模型，基于真实标记和对应代码片段训练检测头，基于伪标记和对应代码片段训练伪检测头，基于真实标记、伪标记和各标记对应代码片段训练最差检测头，得到学生模型；基于教师模型和学生模型的预测性能确定新一轮教师模型，直至新一轮教师模型的预测性能提升至小于预设阈值。本发明通过伪标记和对应代码片段训练伪检测头以降低训练偏差，通过真实标记、伪标记和对应代码片段训练最差检测头以降低数据偏差。
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