[发明专利]一种基于粒子群优化的云计算代码审计方法

权利要求书

1.一种基于粒子群优化的云计算代码审计方法，其特征在于，该方法包括：

通过代码度量识别出程序中容易触发缺陷的代码块集合并生成程序控制流图(control flow graph，CFG)。初始化粒子群；测试路径，计算适应度函数值；根据CFG更新粒子的速度和位置；最终输出易发生缺陷的代码块位置。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成CFG的方法具体包括：

CFG用四元组G=(N，E，Entry，Exit)表示，其中N是节点集合，每个节点是一个具有唯一出口和唯一入口的基本代码块，E是边的集合，每条边是一个有序节点对(N_i，N_j)，表示从N_i到N_j，可能存在控制转移，Entry表示程序的入口节点，Exit表示出口节点。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在CFG上的热点代码最短路径搜索的方法具体包括：

1)分支语句与热点代码之间的最短路径搜索。对于程序执行路径r，在CFG上搜索条件路径r_c={c₁，c₂，...，c_i|i∈N}中的分支语句与热点代码h之间的最短路径。

2)最短路径的约束条件。从程序入口到热点代码的完整路径w=w[l₀，c_i]∪w[c_i，h]，由从程序入口到某分支语句的前段路径w_p=w[l₀，c_i]和分支语句到热点代码的后段路径w_s=w[c_i，h]两段路径组成。则通过符号执行方法计算完整的路径约束为

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始化粒子群的方法具体包括：

粒子的初速度设为0。每个个体局部极值p_best的初值设为每个粒子自身。粒子的全局极值g_best初始值为第一代粒子群的最优值。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测试路径，计算适应度函数值方法具体包括：

适应度函数值计算采用曼哈顿算法，F(x)=1／D(x)，其中，D(x)=abs((D_destination(x)-D_current(x))+abs((D_destination(y)-D_current(y))+1。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据CFG更新粒子的速度和位置方法具体包括：

按照式1、式2更新粒子的速度和位置。

V_i(t+1)=ω*V_i(t)+c₁*r₁*(p_best-V_i(t))+c₂*r₂*(g_best-V_i(t))      (1)

X_i(t+1)=X_i(t)+V_i(t+1)         (2)

其中，V_i(t)是粒子的速度，p_best为当前粒子的位置。c₁和c₂为学习因子，r_l和r₂为随机数，ω为惯性系数。