Детальная информация

Целью работы является повышение эффективности методов обнаружения и идентификации транзитивных бинарных зависимостей. Объектом исследования являются системы анализа программного обеспечения, позволяющие выявлять сторонние зависимости. Задачи, решаемые в ходе исследования: 1. Изучить существующие подходы выявления зависимостей программных систем. 2. Провести сравнительный анализ методов и выделить их недостатки. 3. Разработать методику оценки эффективности методов. 4. Предложить и реализовать подход, устраняющий недостатки методов. 5. Оценить эффективность предложенного подхода по разработанной методике. В ходе работы были рассмотрены существующие методы обнаружения и идентификации бинарных зависимостей, включая подходы, основанные на строковых константах, сигнатурах функций, графах вызовов, графах потоков управления и данных, кодировании исходного кода и классификации ложноположительных совпадений. Были выделены основные проблемы существующих решений: нестабильность признаков при небольших отличиях исходного кода, а также возникновение ложноположительных результатов при транзитивном использовании зависимости. В результате работы было проведено тестирование адаптивных подходов к обнаружению и идентификации транзитивных бинарных зависимостей, на собственном датасете.

The purpose of the study is to improve the efficiency of methods for detecting and identifying transitive binary dependencies. The object of the study is software analysis systems that allow third-party dependencies to be detected. The research set the following objectives: 1. To study existing approaches to detecting third-party dependencies. 2. To conduct a comparative analysis of methods and identify shortcomings of current implementations. 3. To develop an effectiveness evaluation methodology. 4. To propose and implement an approach aimed at eliminating the identified shortcomings. 5. To evaluate the effectiveness of the proposed approach. During the work, existing methods for detecting and identifying binary dependencies were considered, including approaches based on string constants, function signatures, call graphs, control-flow and data-flow graphs, source code encoding, and classification of false-positive matches. The main problems of existing solutions were identified: instability of features under compiler optimizations and the occurrence of false-positive results in cases of transitive dependency usage. As a result of the work, adaptive approaches to detecting and identifying transitive binary dependencies were tested on a custom dataset.