C语言源代码的相似特征安全缺陷检测算法提升准确性

该篇论文《基于相似特征的软件安全性缺陷检测算法》发表于2009年12月的西北工业大学学报，由安喜锋等人提出。文章针对软件系统安全性缺陷的普遍性和严重性，提出了一个创新的检测策略。作者们分析了现有的规则匹配方法在处理大型遗产软件和复杂结构软件时存在的效率低下和准确性不足的问题。 论文的核心是应用实例推理（Case-based Reasoning, CBR）技术，将C语言源代码的安全性特征与已知安全缺陷的实例特征进行相似匹配。通过计算两者之间的相似度，可以判断软件代码是否存在潜在的安全性问题。这种方法显著提高了缺陷检测的精确性和效率，因为它能更有效地理解和处理代码的复杂结构，而不仅仅是依赖固定的规则。 实验结果显示，这种方法在处理未知软件结构的复杂情况时表现出色，能够快速而准确地找出可能的安全漏洞，这对于软件开发和维护至关重要。此外，论文强调了阈值定义和选择的重要性，它有助于提升检测算法的适应性和灵活性，使其能够更好地适应各种不同的软件环境。 论文的关键词包括相似特征、安全性缺陷、实例推理、相似度和源代码分析，体现了其研究重点在于改进传统的检测方法，提高软件安全性评估的科学性和实用性。这篇论文的分类号为TP393.08，表明其属于计算机科学技术领域，且被标注为重要文献，具有较高的学术价值。 该研究为软件安全性检测领域提供了一种新的有效手段，对于提升软件系统的安全性，降低恶意代码利用的风险具有重要意义。