{"id":103996,"date":"2022-05-10T15:36:45","date_gmt":"2022-05-10T13:36:46","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/intel-opublikoval-controlflag-1-2-instrument-dlya-vyyavleniya-anomalij-v-ishodnyh-tekstah"},"modified":"2022-05-10T15:36:45","modified_gmt":"2022-05-10T13:36:46","slug":"intel-opublikoval-controlflag-1-2-instrument-dlya-vyyavleniya-anomalij-v-ishodnyh-tekstah","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/intel-opublikoval-controlflag-1-2-instrument-dlya-vyyavleniya-anomalij-v-ishodnyh-tekstah","title":{"rendered":"Intel hat ControlFlag 1.2 ver\u00f6ffentlicht, ein Werkzeug zur Erkennung von Anomalien im Quellcode.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Das Unternehmen Intel hat die Version 1.2 des Tools ControlFlag ver\u00f6ffentlicht, das Fehler und Anomalien in Quelltexten erkennen kann, indem es ein maschinelles Lernsystem verwendet, das auf einer gro\u00dfen Menge bestehenden Codes trainiert wurde. Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen statischen Analysatoren verwendet ControlFlag keine festen Regeln, bei denen es schwierig ist, alle m\u00f6glichen Varianten vorherzusehen, sondern st\u00fctzt sich auf die Statistik der Verwendung verschiedener Sprachkonstruktionen in einer Vielzahl bestehender Projekte. Der Code von ControlFlag ist in C++ geschrieben und unter der MIT-Lizenz ver\u00f6ffentlicht. <\/p>\n

Die neue Version zeichnet sich durch die vollst\u00e4ndige Unterst\u00fctzung der Erkennung von Anomalien und des maschinellen Lernens auf der Grundlage typischer Codevorlagen f\u00fcr die Programmiersprache C++ aus. In den vorherigen Versionen wurde eine solche Unterst\u00fctzung f\u00fcr die Sprachen C und PHP bereitgestellt. Das System eignet sich zur Identifizierung verschiedener Arten von Problemen im Code, von der Erkennung von Tippfehlern und falschen Typkombinationen bis hin zur Auffindung von Anomalien in if-Ausdr\u00fccken und vers\u00e4umten \u00dcberpr\u00fcfungen von NULL-Werten in Zeigern. Das System lernt durch den Aufbau eines statistischen Modells aus dem vorhandenen Code-Pool offener Projekte in den Sprachen C, C++ und PHP, die in GitHub und \u00e4hnlichen \u00f6ffentlichen Repositorien ver\u00f6ffentlicht wurden. <\/p>\n

W\u00e4hrend des Trainings identifiziert das System typische Muster im Code und erstellt einen syntaktischen Baum von Beziehungen zwischen diesen Mustern, der den Ablauf der Codeausf\u00fchrung im Programm widerspiegelt. Letztendlich wird ein Referenzbaum f\u00fcr Entscheidungsfindungen gebildet, der die Entwicklungserfahrungen aller analysierten Quelltexte vereint. F\u00fcr den zu \u00fcberpr\u00fcfenden Code wird ein \u00e4hnlicher Prozess zur Mustererkennung durchgef\u00fchrt, der mit dem Referenzbaum f\u00fcr Entscheidungsfindungen abgeglichen wird. Gro\u00dfe Abweichungen in den benachbarten \u00c4sten weisen auf eine Anomalie im \u00fcberpr\u00fcften Muster hin. <\/p>\n

\"Intel<\/center>
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Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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