静态代码的可信性分析概述
静态代码指标
静态代码指标摘要：一、静态代码指标概述二、静态代码指标的分类与作用1.代码质量指标2.代码可读性指标3.代码可维护性指标4.代码性能指标三、静态代码分析方法1.语法分析2.抽象语法树分析3.数据流分析4.控制流分析四、静态代码分析工具介绍1.通用静态代码分析工具2.面向特定编程语言的静态代码分析工具3.开源静态代码分析工具五、静态代码分析的最佳实践1.代码规范与编程风格2.代码审查与团队协作3.持续集成与自动化部署六、总结与展望正文：一、静态代码指标概述静态代码指标是指在软件开发过程中，对代码进行分析、评估和监控的一种手段。
通过对代码进行静态分析，可以及时发现潜在的缺陷、提高代码质量和提高软件的整体质量。
静态代码指标旨在帮助开发人员在编写代码的过程中，更好地遵循编程规范、提高代码可读性、可维护性和性能。
二、静态代码指标的分类与作用1.代码质量指标：包括代码复杂度、代码冗余、代码重复等，用于衡量代码的质量。
2.代码可读性指标：包括注释、命名规范、代码结构等，用于评估代码的可读性。
3.代码可维护性指标：包括模块化程度、耦合度、循环依赖等，用于衡量代码的可维护性。
4.代码性能指标：包括内存使用、执行时间、吞吐量等，用于评估代码的性能。
三、静态代码分析方法1.语法分析：通过解析编程语言的语法规则，检查代码是否符合语法规范。
2.抽象语法树分析：将源代码转换为抽象语法树（AST），对树结构进行分析，以获取代码的内部结构和相关属性。
3.数据流分析：跟踪程序执行过程中的数据流，检测数据包的来源、传输路径和作用范围，以评估代码的性能和安全性。
4.控制流分析：分析代码的控制流，检测循环、条件语句、函数调用等结构，以评估代码的可维护性和性能。
四、静态代码分析工具介绍1.通用静态代码分析工具：如SonarQube、CodeQL等，可以分析多种编程语言的代码。
2.面向特定编程语言的静态代码分析工具：如Pyright（Python）、ESLint （JavaScript）等，针对特定编程语言进行专门的分析。
编程中的代码静态分析和质量度量
编程中的代码静态分析和质量度量代码静态分析是指通过对代码进行分析来提取代码的结构信息和行为信息，检测代码中的潜在问题、错误和漏洞，并提供适当的建议和改进措施，以提高代码的质量和可靠性。
代码质量度量是对代码进行量化评估，从不同的角度衡量代码的质量，以便开发人员和团队能够更好地了解和改进代码。
代码静态分析是通过对代码进行静态扫描，识别代码中的问题和潜在的错误，不需要执行代码，只需要对代码进行语法和结构分析即可。
静态分析可以帮助开发人员在代码编写期间尽早发现潜在的问题，减少代码的错误率，提高代码的可维护性和可读性。
静态分析可以对代码进行各种检查，包括但不限于以下几个方面：1.语法检查：检查代码是否符合编程语言的语法规范，包括括号的匹配、分号的使用等。
2.类型检查：检查代码中的变量类型，避免类型不匹配的错误。
3.未使用变量和未使用函数检查：检查代码中是否有未使用的变量和未使用的函数，以减少冗余代码。
4.空指针引用和空引用检查：检查代码中是否存在可能引发空指针异常的情况。
5.代码复杂度检查：检查代码复杂度，包括函数的行数、嵌套层数、圈复杂度等，用于评估代码的易读性和可维护性。
6.安全漏洞检查：检查代码中是否存在潜在的安全漏洞，例如密码明文存储、SQL注入等。
代码质量度量是对代码进行量化评估，从不同的角度衡量代码的质量。
代码质量度量可以通过以下几个方面来评估代码的质量：1.代码复杂度：通过度量代码的复杂度，如函数的行数、嵌套层数、圈复杂度等，来评估代码的可读性和可维护性。
通常情况下，代码的复杂度越低，越容易理解和修改。
2.代码重复：度量代码中的重复代码行数和重复代码的比例，重复代码往往是冗余和低效的，可以通过重构来提高代码的质量。
3.单元测试覆盖率：度量代码中被单元测试覆盖到的代码比例，高覆盖率的代码往往具有较高的可靠性和稳定性。
4.代码规范遵循度：度量代码是否符合团队或者行业的编码规范，如命名规范、注释规范等。
静态代码分析与测试的结合提高代码质量的终极武器
静态代码分析与测试的结合提高代码质量的终极武器在软件开发领域，代码质量一直是开发人员关注的焦点之一。
为了确保代码的可靠性和稳定性，静态代码分析和测试成为提高代码质量的重要手段。
本文将探讨静态代码分析与测试相结合的方式，以此作为提高代码质量的终极武器。
1. 静态代码分析的概念与作用静态代码分析是通过对代码的静态扫描和分析来检测潜在的问题和漏洞。
它可以帮助开发人员在编写代码的早期阶段发现并修复一些常见的错误，减少后期调试和修复的工作量。
静态代码分析通常可以检查以下方面的问题：- 代码规范性：检查代码格式、命名规范、注释等是否符合规范要求。
- 潜在的错误：检测代码中可能引发错误的地方，如未初始化的变量、空指针引用等。
- 代码复杂性：评估代码的复杂度，发现可能导致维护困难的地方。
- 安全漏洞：检查潜在的安全漏洞，如缓冲区溢出、代码注入等。
通过运用静态代码分析工具，开发人员可以在代码编写的过程中及时发现问题并进行修复，提高代码质量和稳定性。
2. 测试的概念与重要性测试作为软件开发过程中的重要环节，可以验证代码是否按照设计要求和用户需求进行正确的实现。
测试可以分为单元测试、集成测试、系统测试等多个层次。
测试的主要目的是发现潜在的问题、缺陷和错误，并对其进行修复，以提高软件的可靠性和稳定性。
与静态代码分析不同，测试是通过对代码进行动态运行来发现问题。
测试可以模拟实际运行环境，通过给定的输入，检查输出是否符合预期结果。
测试涉及到对代码的覆盖率、功能性和性能等方面的验证。
3. 静态代码分析与测试的结合方式将静态代码分析与测试相结合，可以更全面地检测代码的问题并提高代码质量。
以下是几种常用的结合方式：- 静态代码分析辅助测试：运用静态代码分析工具来分析代码，找出问题的地方，然后在这些地方进行重点测试。
- 测试用例生成：通过静态代码分析工具生成测试用例，用于覆盖代码中的不同分支和路径，以实现全面测试。
- 增量式开发与测试：在开发过程中，使用静态代码分析工具进行持续检查，同时进行自动化测试，及时发现和修复问题。
软件测试中的代码静态分析
软件测试中的代码静态分析代码静态分析是软件测试中的一项重要技术，它可以通过对代码的分析和检测来发现潜在的问题和错误。
本文将介绍软件测试中的代码静态分析的概念、方法和应用。
一、概念代码静态分析是指在不运行代码的情况下，通过对代码的分析和检测，来发现代码中的问题和错误。
它主要通过对代码的结构、语法、语义等方面进行分析，以及对代码中潜在漏洞和不符合规范的地方进行检测。
二、方法在软件测试中，代码静态分析可以采用多种方法进行，常见的有：1. 语法检查：通过对代码的语法进行检查，发现代码中的语法错误和潜在的问题。
这种方法通常使用编译器或者专门的工具来进行。
2. 代码规范检查：通过对代码的格式、命名规范等进行检查，发现代码中不符合规范的地方。
这种方法可以帮助开发人员提高代码的可读性和可维护性，并减少潜在的问题。
3. 数据流分析：通过对代码中的数据流进行分析，发现代码中的潜在问题和错误。
这种方法可以帮助开发人员发现可能出现的空指针引用、数组越界等问题。
4. 控制流分析：通过对代码的控制流进行分析，发现代码中的潜在问题和错误。
这种方法可以帮助开发人员发现可能出现的死循环、条件判断错误等问题。
5. 逻辑分析：通过对代码的逻辑进行分析，发现代码中的潜在问题和错误。
这种方法可以帮助开发人员发现可能出现的逻辑错误、错误的算法等问题。
三、应用代码静态分析在软件测试中有广泛的应用。
它可以帮助开发人员在代码开发的早期就发现问题和错误，从而提高代码的质量和可靠性。
具体应用包括：1. 提前发现问题：代码静态分析可以在代码编写的早期就发现潜在的问题和错误，避免问题在后期引发严重的bug。
2. 代码质量评估：通过对代码进行静态分析，可以评估代码的质量和可维护性，帮助开发人员提高代码的质量和可读性。
3. 代码规范检查：通过静态分析，可以检查代码是否符合预定的规范和标准，帮助开发人员规范代码的编写。
4. 自动化测试：代码静态分析可以与自动化测试工具结合使用，自动检测和修复代码中的问题和错误。
静态代码分析
静态代码分析静态代码分析是软件开发过程中一项重要的技术，旨在检测代码中的潜在问题并提供改进建议。
本文将从理解静态代码分析的概念开始，介绍其原理和应用领域，并分析其在软件开发中的重要性。
一、概述静态代码分析是一种在代码编译或解释之前对代码进行检查的技术。
它以源代码作为输入，对代码进行全面的语法检查、约定规范检查和常见错误检查，以帮助程序员及早发现并修复潜在问题。
二、原理静态代码分析的原理基于对代码的静态分析。
它并不会运行代码，而是通过仔细检查代码的各个方面，例如语法、变量使用、函数调用等，来发现问题。
静态代码分析常用的方法包括符号执行、抽象解释和模型检测等。
符号执行是通过对代码中的符号进行替换和求解来分析可能的执行路径。
抽象解释是通过对代码进行抽象和模拟来检查可能的错误情况。
模型检测则是将代码转换为一种形式化模型，并通过模型验证方法检查代码的正确性。
三、应用领域静态代码分析广泛应用于软件开发的各个阶段。
在编码阶段，它可以帮助程序员发现常见的编程错误，例如空指针引用、数组越界等。
在代码审查阶段，它可以检查代码的质量和规范，提供改进建议。
在软件维护阶段，它可以帮助开发人员理解代码的结构和逻辑。
静态代码分析也在安全领域发挥着重要作用。
它可以帮助检测潜在的安全漏洞，例如SQL注入、跨站脚本攻击等。
此外，在嵌入式系统、网络安全和人工智能等领域，静态代码分析也被广泛应用。
四、重要性静态代码分析在软件开发中的重要性不可忽视。
首先，它可以帮助提高代码的质量和可维护性，减少错误和缺陷的数量。
其次，它可以帮助提高开发效率，减少调试和修复错误的时间。
第三，它可以帮助提高软件的安全性，减少安全漏洞的风险。
最后，它可以帮助开发人员更好地理解和分析代码，提高软件设计和架构的质量。
总结：静态代码分析是一项重要的技术，通过对代码进行全面的检查和分析，帮助程序员发现和修复潜在问题，提高代码的质量和可维护性。
它在软件开发的各个阶段都有广泛的应用，并在提高开发效率、保障软件安全等方面发挥着重要作用。
软件测试中的静态代码分析技术介绍
软件测试中的静态代码分析技术介绍软件测试是确保软件质量的重要环节，其中静态代码分析技术被广泛运用于软件测试过程中。
本文将介绍静态代码分析技术的基本概念、作用和常见的应用方法。
静态代码分析是指在程序运行之前对源代码进行分析，通过检查代码中的潜在问题和错误，以帮助提高软件的质量和可靠性。
它通过静态分析器工具扫描源代码，识别代码中的错误、漏洞和不一致，然后生成报告，以便开发人员在编写代码的早期就可以发现并修复问题。
静态代码分析具有以下几个主要作用：1. 提高代码质量：静态代码分析可以识别代码中的潜在问题和错误，帮助开发人员及早发现和修复这些问题，从而提高代码的质量和可靠性。
2. 减少测试时间和成本：静态代码分析可以在软件开发的早期阶段发现并修复问题，减少了在后期测试中发现问题的概率，从而节约了测试时间和成本。
3. 提高安全性：静态代码分析可以识别代码中的安全漏洞和弱点，帮助开发人员及早修复这些问题，从而提高软件的安全性。
静态代码分析的常见应用方法包括：1. 代码规范检查：静态代码分析工具可以根据预先定义的代码规范检查源代码的格式和结构是否符合规范要求。
比如检查变量命名是否符合规范、代码缩进是否一致等。
通过统一的代码规范可以提高代码的可读性和可维护性。
2. 代码复杂度分析：静态代码分析工具可以分析代码的复杂度，例如计算代码的圈复杂度、深度嵌套的控制语句等。
通过分析代码的复杂度，开发人员可以识别出可能存在的逻辑错误，并优化代码的结构和设计。
3. 异常和错误检测：静态代码分析工具可以检测代码中的一些常见错误和异常，例如空指针引用、未初始化变量等。
通过及早发现这些问题，开发人员可以避免在运行时出现意外的错误。
4. 安全漏洞分析：静态代码分析工具可以扫描代码中的潜在安全漏洞，例如缓冲区溢出、SQL注入等。
通过提前发现这些安全漏洞，开发人员可以更早地采取适当的措施来提高软件的安全性。
尽管静态代码分析技术在软件测试中具有重要的作用，但也有一些限制。
软件测试中的静态与动态代码分析
软件测试中的静态与动态代码分析在软件开发的过程中，为了保证软件的质量和可靠性，软件测试是不可或缺的一部分。
而在软件测试中，静态与动态代码分析则是两种重要的方法，用于检测和优化软件的性能、安全性和可靠性。
一、静态代码分析静态代码分析是指在不运行软件的情况下，通过对源代码进行分析，识别和发现潜在的问题和错误。
其主要目的是提高软件的质量，减少代码中的缺陷和漏洞。
1. 代码规范检查：静态代码分析可以通过检查代码是否符合编码规范和最佳实践，来提高代码的可读性和可维护性。
例如，检查代码是否符合命名规范、注释是否完整等。
2. 缺陷检测：静态代码分析可以检测一些常见的编程错误，如空指针引用、数组越界、资源泄露等。
通过静态代码分析工具，可以自动扫描代码，找出这些潜在的缺陷，并提供相应的修复建议。
3. 安全漏洞检测：静态代码分析也可以用于检测软件中的安全漏洞，如SQL注入、跨站脚本攻击等。
通过分析代码中的潜在漏洞，可以及早发现并修复这些安全隐患，提高软件的安全性。
二、动态代码分析与静态代码分析不同，动态代码分析是在运行软件时对其进行监测和分析，主要用于检测软件的性能和行为。
通过动态代码分析，可以模拟用户的真实使用场景，识别潜在的问题和优化方案。
1. 性能检测：动态代码分析可以帮助开发人员找出软件中的性能瓶颈，如高耗时、高消耗资源的代码段。
通过分析运行时的性能数据，可以进行性能优化，提升软件的响应速度和效率。
2. 内存泄漏检测：动态代码分析可以检测软件中的内存泄漏问题，即未及时释放不再使用的内存资源。
通过监测内存的分配和释放情况，可以发现可能导致内存泄漏的代码段，并及时修复，防止内存溢出的问题。
3. 调试分析：动态代码分析工具还可以帮助开发人员进行调试分析，快速定位和解决软件中的问题。
通过动态追踪和变量监测等功能，可以深入了解软件的内部运行状态，提高调试效率和准确性。
总结：静态与动态代码分析是软件测试中的重要方法，可以帮助开发人员发现并解决软件中的问题和优化方案。
静态代码分析
静态代码分析（Static code analysis）作为一种源代码分析技术，旨在发现潜在的程序缺陷和安全漏洞。
它是在编译前对代码文件执行一组自动检查，以查找难以见到和重现的代码错误。
通常涵盖以下几方面：1. 语法错误和格式问题语法错误和格式问题通常指代码中错误的语法、嵌套、拼写错误、缩进错误等。
2. 可读性代码的可读性是指代码的可读性、可理解性和可维护性。
保持代码简单并使用有意义的命名将有助于增加代码的可读性。
3. 可靠性可靠性是指程序的稳定性和可靠性。
可以检测潜在的内存泄漏、缓冲区溢出等程序的不安全和不稳定的元素。
4. 安全性安全性是指代码如何保护使用它的机器和数据免受攻击。
可以检查代码是否容易受到 SQL 注入、跨站点脚本（XSS）攻击等安全问题。
5. 性能代码性能是指代码的资源使用如何影响程序的性能。
可以检测代码中的潜在性能问题。
可以分为以下几种分类：1. 语法分析语法分析器将源代码作为输入，并生成代码分析树。
如果代码中存在不良代码，语法分析器会生成相应的错误。
2. 代码度量代码度量可以评估代码的可读性和可维护性。
代码量测器可以测量源代码的长度、嵌套级别和复杂度。
3. 编码约定在软件开发过程中，编码约定是一项非常有用的技术。
编码约定指导开发人员编写具有一致格式且易于理解的代码。
4. 数据流分析数据流分析是一种对程序中数据使用的静态检测技术。
它可以检测出无法到达的代码或潜在的可访问的变量，也可以找出无法访问的变量。
的优点包括：1. 提高代码质量可以检测潜在的程序缺陷和安全问题，从而提高代码的质量和可靠性。
2. 代码检测和可读性改进可以检测代码中的错误，并提供改进措施来提高代码的可读性和可维护性。
3. 提高安全性可以检测代码中的潜在安全问题，如缓冲区溢出、拒绝服务攻击等。
4. 更早地发现问题可以在编译代码前自动检测程序中的错误，从而更早地发现问题。
总之，是一种强大的源代码分析技术，可在编译前检测代码中的错误并提供改进措施，从而提高代码的质量和可靠性。
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主要思想是对代码进行“近似”，将不可判 定问题进行模拟
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静态代码的可信性分析概述 22/45
定理证明(Theorem Proving)
演绎方法（Deductive Methods） 基于Floyd/Hoare 逻辑 用如下形式表示程序的状态
{P} C {Q} C: 可执行代码 P: Pre-condition，执行前的状态属性 Q: Post-condition，执行后的状态属性 利用推理/证明机制解决 语句复合问题
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三、静态代码缺陷查找的主要方法
1、静态代码分析 2、编译过程中的代码缺陷查找 3、形式化分析方法 4、缺陷模式匹配
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静态代码的可信性分析概述 13/45
1、静态代码分析
静态代码缺陷查找属于静态代码分析的范畴 静态代码分析是在不运行代码的前提下，获
– 抽象语法树 （AST）
类型检验
– 语义分析？ – 变量赋值、调用操作、类型变换 等
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程序设计语言中的类型
某些具有相同/相似特性实例的集合
– 值的集合？操作的集合？
基本类型
– 整数、实数、枚举、字符、布尔
自定义
– 结构、抽象数据、面向对象 – 为什么要引入？便于理解？帮助人们发现错误！
例如：上面幂集格的高度是4。 一般地：格 (2A,⊆) 的高度是 |A|.
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3、不动点（Fixed-Points）
一个函数 f : L → L 是单调的 (monotone), 当: ∀x, y ∈ S : x ⊑ y ⇒ f(x) ⊑ f(y)
单调函数不一定是递增的: 常量函数也是单调的
多个单调函数的复合仍然是单调函数 如果将 ⊔ 与 ⊓ 看作函数,则它们都是单调的
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对于一个高度有限的格 L 每个单调函数 f 有唯一的一个最小不动点:
fix (f) = ⊔ f i (⊥) i0
取关于程序信息的过程
静态代码分析还可以用于
– 获取设计结构 – 理解代码功能 – 演化代码 – ……
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给定一个程序，可以问许多问题：
• 对于某个输入，停机吗? • 执行过程需要多少内存? • 对于某个输入的输出是什么?
• 变量 x 被使用前是否已经初始化过了 • 变量 x 的值将来被读取吗? • 变量 x 的值是否一直大于0？ • 变量 x 的值取值范围是多少？ • 变量 x 的当前值是什么时候赋予的? • 指针p会是空吗?
主要的形式化方法包括：
模型检测(Model Checking) 抽象解释(Abstract Interpretation) 定理证明(Theorem Proving) 符号执行(Symbolic Execution)
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模型检测
基于“有限状态自动机”理论
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二、静态代码缺陷类别
与具体应用“无关”
– 词法或者语法 – 共性特性（死锁、空指针、内存泄露、数组越界） – 公共库用法（顺序、参数、接口实现，容错，安全）
与具体应用“相关”
– 类型定义（操作格式，不含其它信息（信息隐藏）） – 类型约束（调用的顺序、参数值，接口实现） – 需求相关（正确）
动态测试 在线监测
Product (Artifact)
Developing Process
Analyzing
Designing
Coding
Compiling Deploying Maintaining
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动态测试
离线运行程序 应用最广泛的缺陷查找技术
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内容
一、静态代码缺陷查找的角色 二、静态代码缺陷基本类别 三、静态代码缺陷查找的主要方法 四、静态代码缺陷查找的常见工具 五、理论基础：不动点
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一、静态代码缺陷查找的角色 Review!
V&V
模型检测
静态分析
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新的编程范型？
扩展类型思路 携带检验信息（头文件与配置文件）
– Java Annotation
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五、理论基础：不动点
1、偏序 2、格 3、不动点
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ASTREE PREfix
抽象解释(Abstract Interpretation) 符号执行(Symbolic Execution)
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基于缺陷模式的主要工具
Jlint
主要采用数据流分析技术，速度快
没有误报
FindBugs 内置较多的缺陷模式
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Rice 定理
Rice’s 定理 (1953) 非正式地指出： 所有关于程序“行为”的问题是不可判定的
(undecidable)
例如：能否判定如下变量 x 的值?
x = 17; if (TM(j)) x = 18;
第 j 个图灵机的停机问题是不可判定的
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在完备、准确解难以求得的情况下
只能追求部分、近似解
这 是现实的道路
也是十分有用的道路
主要途径包括：
•类型检验 •形式化方法 •缺陷模式匹配
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2、编译过程中的代码缺陷查找
最基本的代码分析 词法分析
语法分析
从代码中抽取有限状态转换系统模型， 用来表示目标系统的行为
适合检验“并发”等时序方面的特性 对于值域等类型的分析比较困难
– 状态爆炸
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抽象解释
一种基于“格”理论的框架 许多形式化分析方法都可以被涵盖其中 主要适合 数据流分析（Data Flow Analysis）
4、缺陷模式匹配
事先收集足够多的共性缺陷模式 用户仅输入待检测代码就可以 与”类型化”方法关系密切 比较实用 容易产生“误报”
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四、缺陷查找工具
准确？
– 漏报（False Negative, not Complete） – 误报（False Positive, not Sound）
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第九讲
静态代码的可信性分析概述
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从静态代码分析动态特性：
机能完整? 易生何病? 什么性格? 道德水准?
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静态代码的可信性分析概述 3/45
主要考虑如何发现代码缺陷！
需要首先知道： 可能存在什么样的代码缺陷！
1、偏序(partial order)
一个偏序是一个数学结构:
L = ( S, ⊑ ) 其中， S 是一个集合， ⊑ (小于等于) 是 S 上的一个二元关系， 且满足如下条件：
• 自反(Reflexivity):
∀x ∈ S : x ⊑ x
• 传递(Transitivity):
∀x, y, z ∈ S : x ⊑ y ∧ y ⊑ z ⇒ x ⊑ z
缺陷 与 约束:
什么是对的（约束：Constraint） 什么是不对的（缺陷：Defect）
高5
不论 是 人工 还是 自动
都需要： 利用 已有的缺陷知识 查找 某个特定程序
关于代码 你有什么样的先验知识？ 如何形式化描述这些知识？ 如何使用这些知识查找缺陷？
定义最小上界（least upper bound） ⊔X: X ⊑ ⊔X ∧ (∀y ∈ S : X ⊑ y ⇒ ⊔X ⊑ y)
定义最大下界 （greatest lower bound） ⊓X： ⊓X ⊑ X ∧ (∀y ∈ S : y ⊑ X ⇒ y ⊑ ⊓X)
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哪些是格?
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对于任何一个有限集合 A，可以定义一个格 (2A,⊆), 其 中， ⊥ = ∅, ⊤ = A, x ⊔ y = x ∪ y, x ⊓ y = x ∩ y
格的高度是从⊥ 到 ⊤ 的最长路径。
可以分析多种属性
– 死琐？安全漏洞?性能属性?
源码？目标码？
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静态代码的可信性分析概述 9/45
在线检测
当系统正在为用户提供服务时，一般不能 进行测试：输入受限
但可以进行检测，获取各种状态、事件 进行分析，并可能据此调整目标系统 尽量减少对系统的应用 与静态分析结合？
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符号执行
通过使用抽象的符号表示程序中变量的 值来模拟程序的执行，克服了变量的值 难以确定的问题
跟踪各路径上变量的可能取值，有可能 发现细微的逻辑错误
程序较大时，可能的路径数目增长会很 快。可以选取重要的路径进行分析