[發明專利]確定代碼質量的方法和裝置在審
| 申請號: | 201811536774.0 | 申請日: | 2018-12-14 |
| 公開(公告)號: | CN109783361A | 公開(公告)日: | 2019-05-21 |
| 發明(設計)人: | 秦天歡;張宗勇 | 申請(專利權)人: | 平安壹錢包電子商務有限公司 |
| 主分類號: | G06F11/36 | 分類號: | G06F11/36;G06F8/41 |
| 代理公司: | 北京英特普羅知識產權代理有限公司 11015 | 代理人: | 林彥之 |
| 地址: | 518033 廣東省深圳市福田區福田*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 目標代碼文件 質量分析結果 質量分析模型 抽象語法樹 方法和裝置 循環神經網絡 代碼文件 映射關系 申請 測試 漏洞 評估 分析 | ||
1.一種確定代碼質量的方法,其特征在于,包括:
獲取待測試的目標代碼文件;
對所述目標代碼文件進行分析,得到所述目標代碼文件的抽象語法樹;
根據所述目標代碼文件的抽象語法樹和代碼質量分析模型,確定所述目標代碼文件的代碼質量分析結果,所述代碼質量分析結果包括存在漏洞BUG或不存在BUG,所述代碼質量分析模型用于表示抽象語法樹與代碼質量分析結果之間的映射關系,且所述代碼質量分析模型是通過雙向長短時記憶循環神經網絡LSTM訓練得到的。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在根據所述目標代碼文件的抽象語法樹和代碼質量分析模型,確定所述目標代碼文件的代碼質量分析結果之前,所述方法還包括:
獲取多個樣本代碼文件和所述多個樣本代碼文件中每個樣本代碼文件的代碼質量分析結果;
對所述每個樣本代碼文件進行分析,得到所述每個樣本代碼文件的抽象語法樹;
將所述每個樣本代碼文件的抽象語法樹和所述每個樣本代碼文件的代碼質量分析結果輸入到所述雙向長短時記憶循環神經網絡LSTM模型中,訓練得到所述代碼質量分析模型。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,對所述目標代碼文件進行分析,得到所述目標代碼文件的抽象語法樹,包括:
通過語法分析器對所述目標代碼文件進行詞法和語法分析,得到分析結果;
將所述分析結果通過抽象語法樹的形式表示。
4.根據權利要求1至3中任一項所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
當所述目標代碼文件的代碼質量分析結果為存在BUG時,發送第一提醒信息,所述第一提醒信息用于提醒用戶修復所述目標代碼文件中的BUG。
5.根據權利要求1至3中任一項所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
當所述目標代碼文件的代碼質量分析結果為存在BUG時,發送第二提醒信息,所述第二提醒信息用于提醒用戶所述目標代碼文件中存在的所有BUG在所述目標代碼文件中的位置。
6.根據權利要求1至3中任一項所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
當所述目標代碼文件的代碼質量分析結果為不存在BUG時,提交所述目標代碼;或
當所述目標代碼文件的代碼質量分析結果為存在BUG時,修復所述目標代碼文件中存在的問題。
7.根據權利要求1至3中任一項所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
輸出所述目標代碼文件的代碼質量分析結果。
8.一種確定代碼質量的裝置,其特征在于,包括:
獲取單元,用于獲取待測試的目標代碼文件;
分析單元,用于對所述目標代碼文件進行分析,得到所述目標代碼文件的抽象語法樹;
確定單元,用于根據所述目標代碼文件的抽象語法樹和代碼質量分析模型,確定所述目標代碼文件的代碼質量分析結果,所述代碼質量分析結果包括存在BUG或不存在BUG,所述代碼質量分析模型用于表示抽象語法樹與代碼質量分析結果之間的映射關系,且所述代碼質量分析模型是通過雙向長短時記憶循環神經網絡LSTM訓練得到的。
9.一種計算機設備,包括存儲器、處理器、通信接口以及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序,其中,所述存儲器、所述處理器以及所述通信接口之間通過內部連接通路互相通信,其特征在于,所述處理器執行所述計算機程序時實現上述權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質,用于存儲計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時實現上述權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
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