CCF-华为创新研究计划

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1、CCF-华为创新研究计划软件工程2021年度申报课题及说明CCF-华为创新研究计划技术委员会——软件工程领域组二零二一年四月第一条课题本专题中课题主要为了持续提升相关软件工程技术的能力上界，针对业界典型问题和痛点，解决关键技术瓶颈或形成技术断裂点，大幅提升产品/平台/解决方案竞争力，创造产业价值，形成本研究计划的正循环。第二条基金池2021年度软件工程专题基金池共计270万人民币。第三条产业课题单课题原则上资助额度为40-60万人民币，为期一年。提交成果中原则上需要包含源代码。2021年度拟资助5个课

2、题：1.基于代码大数据分析的缺陷模式库构建2.基于威胁建模的软件安全风险识别与消减3.面向分布式代码版本控制系统的代码文件存储优化4.软硬件多态、多元组合场景下的测试用例筛选5.大规模软件运维数据的分析与检测基于代码大数据分析的缺陷模式库构建项目背景现有静态分析技术根据专家预定义的模式来执行检查和修复任务。而随着软件规模越来越大，缺陷模式和修复模式越来越复杂多样，难以通过人工方式预先总结归纳。因此，亟需探索具有一定自动化程度的技术方案，从代码、文档、注释等多种软件数据中智能识别并挖掘各类缺陷模式和修复

3、模式，以帮助发现尽可能多的程序缺陷并提供尽可能准确的修复建议，以保障软件系统的各类质量属性。研究内容面向C/C++/Java/Python/Go/JavaScript/TypeScript等常用编程语言，综合利用代码分析、数据挖掘和机器学习等技术，收集缺陷代码数据及缺陷修复历史数据，挖掘提炼各类代码使用规则、缺陷模式及修复模式。具体缺陷类型包括但不限于：开源三方库API使用相关缺陷模式、资源泄漏类相关缺陷模式、API返回值检测相关检测及修复模式等。缺陷检测1.基于历史代码提炼并构建缺陷实例库；2.从大

4、规模缺陷实例代码中自动/半自动挖掘缺陷模式，构建缺陷模式库；3.基于缺陷模式库，孵化并开发各类缺陷检测技术或工具；缺陷修复1.从代码提交历史自动识别缺陷代码及修复代码的对应关系，构建缺陷修复实例库；2.从缺陷-修复数据中提取缺陷修复模式，为实际缺陷提供修复建议；4.基于缺陷修复模式，孵化并开发各类缺陷修复技术或工具；基于威胁建模的软件安全风险识别与消减项目背景目前威胁建模、安全风险分析多依赖分析人员安全技术水平，技术门槛较高，分析质量参差不齐；希望通过自动化识别安全风险和智能化推荐消减措施来提升威胁建

5、模质量，降低一定的威胁建模分析所需的安全技术门槛。威胁建模是SDL中必要的一环，需要专业的安全知识和渗透测试视角，从攻击者角度分析系统或特性的安全风险