清华大学学报(自然科学版)

北大核心,CA,INSPEC,JST,EI

国内刊号:11-2223/N

国际刊号:1000-0054

清华大学学报(自然科学版)杂志2019年第1期:基于改进GN算法的程序控制流图划分方法

发布日期:

作者:马锐, 高浩然, 窦伯文, 王夏菁, 胡昌振

单位:北京理工大学 计算机学院, 软件安全工程技术北京市重点实验室, 北京 100081

关键词:程序分析,控制流图划分,聚类,GN算法

基金:国家重点研发计划项目(2016QY07X1404)

针对控制流图规模过大导致的程序分析准确度和效率不够理想的问题,该文提出了一种用于控制流图划分的改进GN(Girvan-Newman)算法,在边介数计算中加入点权值作为参数,使划分所得各子图的规模更加平衡;通过动态控制子图的规模,在合适的时机提前终止算法执行,提高执行效率。利用angr工具对二进制程序进行分析所得到的控制流图,分别采用改进GN算法、K-means算法、谱聚类算法和朴素凝聚算法进行实验,比较不同算法对控制流图划分结果中的模块度以及均衡性等指标,证明改进GN算法具有最佳的划分结果和执行效率。

来源:2019年第1期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

查看清华大学学报(自然科学版)杂志2019年第1期

声明

严正声明:本站非期刊官网,非中介代理。

本站仅提供学术规范服务:快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。

联系我们

  • 地址:清华大学东门外学研大厦B座605A室
  • 电话:010-62788108
  • E-mail:xuebaost@tsinghua.edu.cn

咨询工作人员