智能软件质量保障技术

20241115

信息传输、软件和信息技术服务业

2023年，主持完成中央军委装备发展部预研领域基金项目1项，其他横纵向项目多项，作为第一单位发表/录用论文22篇。其中，B类论文8篇（均为中文顶级期刊论文），C类论文7篇（含学科顶级学术会议3篇），申请发明专利4项，授权发明专利2项，获软件著作权9项。2023年发表/录用的论文中，含计算机学会（CCF）推荐A类中文期刊10篇，B类国际期刊1篇，C类国际会议8篇，取得了一定的学术影响力。 此外，在人才培养方面，基于本项研究培养的硕士研究生于2023年获研究生国家奖学金3项、获评优秀硕士学位论文3篇。

团队以提升软件质量为目标，研究了复杂软件分析及测试技术、人工智能软件质量保障技术和基于人工智能软件质量保障技术，形成了从开发、测试到维护的全生命周期智能软件质量保障技术体系，首次提出了深度森林的测试覆盖率指标、创新性地设计了深度神经网络的差分测试方法，解决了跨合约场景下的智能合约漏洞检测和多模态代码注释更新等技术难题，对智能软件的质量保障具有较重要价值。

可国（境）内外转让

现代软件系统的规模与复杂性不断增加，为软件质量保障带来了严峻挑战。针对新一代智能软件，团队以提升软件质量为目标，研究了复杂软件分析及测试技术、人工智能软件质量保障技术和基于人工智能软件质量保障技术，形成了从开发、测试到维护的全生命周期智能软件质量保障技术体系，首次提出了深度森林的测试覆盖率指标、创新性地设计了深度神经网络的差分测试方法，解决了跨合约场景下的智能合约漏洞检测和多模态代码注释更新等技术难题，对智能软件的质量保障具有较重要价值。

中关村“火花”活动

北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会

针对新一代智能软件，团队以提升软件质量为目标，研究了复杂软件分析及测试技术、人工智能软件质量保障技术和基于人工智能软件质量保障技术，形成了从开发、测试到维护的全生命周期智能软件质量保障技术体系，首次提出了深度森林的测试覆盖率指标、创新性地设计了深度神经网络的差分测试方法，解决了跨合约场景下的智能合约漏洞检测和多模态代码注释更新等技术难题，对智能软件的质量保障具有较重要价值。