申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

申请日：2023-07-31

公开（公告）日：2023-09-01

公开（公告）号：CN116680705A

主分类号：G06F21/57

分类号：G06F21/57

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.12#授权;2023.09.19#实质审查的生效;2023.09.01#公开

摘要：本发明公开了一种基于特征提取的Rust程序缺陷自动检测方法及系统，通过分析Rust中有限类不安全Rust的主要使用场景，静态分析不安全代码本质不安全原因，构成每类不安全操作数据集，作为特征提取的输入；对不安全Rust不安全具体原因、来源和使用场景进行分析，构建包含每类不安全操作的缺陷数据集；对缺陷数据集中的不安全操作的词法规则进行分析，获取每类不安全Rust操作的关键字、函数名和运算符信息；根据有限类不安全Rust的特征，设计基于特征识别的缺陷检测。本发明有效的降低假阳性和假阴性的概率，并且自动化技术有效的提高了缺陷检测的效率。

主权项：1.一种基于特征提取的Rust程序缺陷自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：静态分析不安全Rust：首先分析Rust中有限类不安全Rust的主要使用场景，静态分析不安全代码本质不安全原因，最后构成每类不安全操作数据集，作为特征提取的输入；不安全Rust特征提取：通过对不安全Rust不安全具体原因、来源和使用场景进行分析，构建包含每类不安全操作的缺陷数据集；对所述缺陷数据集中的不安全操作的词法规则进行分析，获取每类不安全Rust操作的关键字、函数名和运算符信息；自动化检测与优化设计：根据有限类不安全Rust的特征，设计基于特征识别的缺陷检测；将操作系统的源代码作为算法的输入，使用正则表达式来分类、标记和提取每一种不安全操作，输出包含具体缺陷信息的缺陷报告。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于特征提取的Rust程序缺陷自动检测方法及系统

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