Intel은 코드의 버그를 식별하기 위해 ControlFlag 기계 학습 시스템 코드를 열었습니다.

Intel은 코드 품질을 향상시키기 위한 기계 학습 시스템을 만드는 것을 목표로 하는 ControlFlag 연구 프로젝트와 관련된 개발을 발견했습니다. 프로젝트에서 준비한 툴킷을 사용하면 대량의 기존 코드를 학습한 모델을 기반으로 C/C++와 같은 고급 언어로 작성된 소스 텍스트의 다양한 오류와 이상 현상을 식별할 수 있습니다. 이 시스템은 오타 및 잘못된 유형 조합 식별부터 포인터 및 메모리 문제에서 누락된 NULL 값 검사 식별에 이르기까지 코드의 다양한 유형의 문제를 식별하는 데 적합합니다. ControlFlag 코드는 C++로 작성되었으며 MIT 라이선스에 따라 오픈 소스로 제공됩니다.

이 시스템은 GitHub 및 유사한 공개 저장소에 게시된 공개 프로젝트의 기존 코드 배열에 대한 통계 모델을 구축하여 자체 학습합니다. 훈련 단계에서 시스템은 코드의 구조를 구성하기 위한 일반적인 패턴을 결정하고 프로그램의 코드 실행 흐름을 반영하여 이러한 패턴 간의 연결에 대한 구문 트리를 구축합니다. 그 결과, 분석된 모든 소스 코드의 개발 경험을 결합한 참조 의사결정 트리가 형성됩니다.

검토 중인 코드는 참조 결정 트리와 비교하여 확인되는 패턴을 식별하는 유사한 프로세스를 거칩니다. 인접한 가지와의 큰 불일치는 확인 중인 패턴에 이상이 있음을 나타냅니다. 또한 시스템을 통해 템플릿의 오류를 식별할 수 있을 뿐만 아니라 수정 사항을 제안할 수도 있습니다. 예를 들어, OpenSSL 코드에서 “(s1 == NULL) ∧ (s2 == NULL)” 구문이 식별되었는데, 이는 구문 트리에 8번만 나타난 반면, “(s1 == 값을 가진 가장 가까운 분기)는 NULL) || (s2 == NULL)'이 약 7번 발생했습니다. 시스템은 또한 “(s1 == NULL) | (s2 == NULL)”이 트리에 32번 나타났습니다.

코드 조각을 분석할 때 "if (x = 7) y = x;" 시스템은 "변수 == 숫자" 구성이 숫자 값을 비교하기 위해 "if" 연산자에서 일반적으로 사용된다는 것을 확인했습니다. 따라서 "if" 표현식의 "변수 = 숫자" 표시는 오식. 기존의 정적 분석기는 이러한 오류를 잡아냈을 것이지만 ControlFlag는 가능한 모든 옵션을 제공하기 어려운 기성 규칙을 적용하지 않고 다양한 구조의 대량 사용에 대한 통계를 기반으로 합니다. 프로젝트의.

실험적으로 고품질 및 테스트된 코드의 예로 자주 인용되는 cURL 유틸리티의 소스 코드에 ControlFlag를 사용하여 "s->keepon" 구조 요소를 사용할 때 정적 분석기에서 감지하지 못한 오류가 식별되었으며, 숫자 유형이 있었지만 부울 값 TRUE와 비교되었습니다. OpenSSL 코드에서는 위에서 언급한 "(s1 == NULL) ∧ (s2 == NULL)" 문제 외에도 "(-2 == rv)"라는 표현에서도 이상이 발견되었습니다. 오타) 및 "BIO_puts(bp, ":")

출처 : opennet.ru