代码缺陷检测中被测模块开销预测方法

来源：计算机应用与软件杂志2024年第8期北京时间：

作者：严咏豪, 白汉利, 金大海, 王雅文

摘要：随着代码规模越来越大、代码文件越来越复杂，代码缺陷检测工具需要采用并行的方法进行调度。为了更好地使用并行的方法进行调度，提高缺陷检测效率和硬件资源利用率，提出一种代码缺陷检测中被测模块开销预测方法。该方法根据DTS（Defect Testing System）缺陷检测流程的特点提取出时间开销特征和空间开销特征，通过深度记忆网络提取出语义特征，将时间开销特征与语义特征进行融合得到融合特征，使用回归模型对融合特征进行时间开销的预测，对空间开销特征进行空间开销的预测。在8个开源C工程上的实验结果表明，该方法在开销预测方面有着较好的表现。

关键词：代码缺陷检测, 特征提取, 深度记忆网络, 开销预测