武汉大学谢晓园获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于变量值序列的软件缺陷定位辅助方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119357029B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411363095.3，技术领域涉及：G06F11/362；该发明授权基于变量值序列的软件缺陷定位辅助方法及装置是由谢晓园;刘泉明;邢宸亮;宋壹;张熙灏设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于变量值序列的软件缺陷定位辅助方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种基于变量值序列的软件缺陷定位辅助方法及装置，其中，方法包括：在缺陷程序上运行多个测试用例，以采集每个测试用例的语句覆盖信息、变量值序列、实际执行结果等；根据变量值序列和实际执行结果训练卷积神经网络模型，利用训练后的卷积神经网络对所有失败测试用例生成的假样本进行局部解释，以计算变量值序列可疑度；根据语句覆盖信息对缺陷程序进行初始缺陷定位，得到语句风险值；根据变量值序列可疑度和语句风险值求解每个变量值序列对应的语句的最终风险值进行排序，并根据排序结果得到最终缺陷定位。由此，解决了现有基于频谱的缺陷定位方法信息来源少，其在实际场景中的定位效果和稳定性差等问题。
本发明授权基于变量值序列的软件缺陷定位辅助方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于变量值序列的软件缺陷定位辅助方法，其特征在于，包括以下步骤： 在目标缺陷程序上运行多个测试用例，以采集每个测试用例的语句覆盖信息、变量值序列、实际执行结果和变量动态切片； 根据所述变量值序列和所述实际执行结果训练预先构建的卷积神经网络模型，直至达到目标训练轮次，得到训练后的卷积神经网络； 利用所述训练后的卷积神经网络对所有失败测试用例生成的假样本进行局部解释，以计算变量值序列可疑度； 根据所述语句覆盖信息对目标缺陷程序进行初始缺陷定位，以得到语句风险值； 对所述变量动态切片进行解析，以得到每个变量值序列对应的语句； 根据所述变量值序列可疑度和所述语句风险值求解所述每个变量值序列对应的语句的最终风险值； 对所述每个变量值序列对应的语句的最终风险值进行排序，以生成排序结果，并根据所述排序结果得到最终缺陷定位。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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