软件学报

作者：汪昕,陈驰,赵逸凡,彭鑫,赵文耘

单位：汪昕，复旦大学 软件学院, 上海 201203;上海市数据科学重点实验室(复旦大学), 上海 20120311,陈驰，复旦大学 软件学院, 上海 201203;上海市数据科学重点实验室(复旦大学), 上海 20120302,赵逸凡，复旦大学 软件学院, 上海 201203;上海市数据科学重点实验室(复旦大学), 上海 20120303,彭鑫，复旦大学 软件学院, 上海 201203;上海市数据科学重点实验室(复旦大学), 上海 20120304,赵文耘，复旦大学 软件学院, 上海 201203;上海市数据科学重点实验室(复旦大学), 上海 20120305

关键词：API误用;使用规约;缺陷检测;深度学习

基金：国家重点研发计划（2016YFB1000801）

开发人员经常需要使用各种应用程序编程接口（application programming interface，简称API）来复用已有的软件框架、类库等.由于API自身的复杂性、文档资料的缺失等原因，开发人员经常会误用API，从而导致代码缺陷.为了自动检测API误用缺陷，需要获得API使用规约，并根据规约对API使用代码进行检测.然而，可用于自动检测的API规约难以获得，而人工编写并维护的代价又很高.针对以上问题，将深度学习中的循环神经网络模型应用于API使用规约的学习及API误用缺陷的检测.在大量的开源Java代码基础上，通过静态分析构造API使用规约训练样本，同时利用这些训练样本搭建循环神经网络学习API使用规约.在此基础上，针对API使用代码进行基于上下文的语句预测，并通过预测结果与实际代码的比较发现潜在的API误用缺陷.对所提出的方法进行实现并针对Java加密相关的API及其使用代码进行了实验评估，结果表明，该方法能够在一定程度上实现API误用缺陷的自动发现.

来源：2019年第5期

《软件学报》期刊编辑部

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