1.ȱ?缺陷ݼ??Դ??
2.jpf怎么样
3.北京大数据竞赛一等奖方案-漆面缺陷检测
4.运行时错误（Runtime Error）是什么？
5.主流静态代码检测工具(SAST)
6.融合CFPNet的EVC-Block改进YOLO的太阳能电池板缺陷检测系统

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       灵脉SAST 3.2版本强势登场，检测速度高达百万行/小时。检测新版本基于AI智能算法，源码为适应不同需求场景，缺陷推出“快速扫描”和“深度扫描”两大扫描模式。检测深度扫描模式全面检测安全缺陷、源码天骥脱机挂源码质量缺陷和编码规范缺陷，缺陷而快速扫描模式则以极快的检测速度完成百万行代码的检测。在检测源代码质量缺陷和安全缺陷的源码同时，灵脉SAST全新融入SCA组件成分分析能力，缺陷实现双倍AI驱动引擎同步检测，检测共同在SDLC的源码早期阶段提升代码交付质量、把控代码安全风险。缺陷

       开发人员可以自定义污点追踪溯源分析，检测标记感兴趣的源码数据为污点数据，跟踪污点数据信息流向，追溯缺陷从源头到爆发点的完整路径。灵脉SAST3.2版本还支持自定义缺陷污点追踪规则，深入挖掘程序中的各类安全缺陷，检测规则总数增长%，总计超过+，涵盖OWASP TOP 的全部%覆盖率，CWE/SANS TOP 的%覆盖率，以及多个检测标准集，满足军工科研院所对代码进行静态分析的需求。

       在人机交互方面，灵脉SAST 3.2版本进行了五大人机交互优化，包括优化检测规则描述、缓解措施、示例代码等字段内容，重构缺陷审计前端交互流程，优化LDAP的规则配置功能，优化检测任务的文件信息收集，以及优化IntelliJIDEA和Jenkins插件检测结果。作为新一代静态代码审计平台，灵脉SAST多模核心智能引擎运用改进的数据流、控制流分析、符号执行、抽象解释执行等技术，高效精准地检测出代码中的质量缺陷和安全缺陷，真正实现安全左移，降低软件风险及缺陷修复成本，提升企业代码安全治理能力。

jpf怎么样

       JPF，即Java PathFinder，是一种用于检测软件系统中状态空间的Java虚拟机。JPF基于Java语言，可用于发现软件的潜在缺陷，如访问越界、死锁、spring 源码 kt报错无限循环等。JPF也可以用于软件的静态分析，以确定给定程序的行为特征。

       1、JPF的优势

       JPF有许多非常有用的特性，其中最重要的是它可以模拟大量的软件状态，而不仅仅是单个状态。这使得JPF可以用于检测软件中的潜在缺陷，从而确保软件的可靠性。此外，JPF还可以用于软件的静态分析，以确定给定程序的行为特征。JPF支持许多常用的语言，包括Java、C/C++、Prolog等，这使得它可以用于跨语言的分析。

       2、JPF的应用场景

       JPF可用于检测软件系统中的潜在缺陷，比如访问越界、死锁、无限循环等。它可以用于对复杂系统的分析，也可以用于检测代码中的隐藏缺陷。JPF还可以应用于软件的静态分析，以确定给定程序的行为特征，以及模拟特定应用程序的行为。

       3、JPF的缺点

       JPF有一些缺点，其中最重要的是它的资源消耗很大，因此它不适合用于大型系统。此外，JPF对于软件系统的分析范围有限，因此可能无法检测到某些潜在缺陷。另外，JPF需要较长的模拟时间，因此它不适合用于实时应用程序的分析。

       4、JPF的开发者

       JPF由国家科学基金会（NSF）和美国国防部（DoD）资助，由美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）和马里兰大学（UMD）的软件工程实验室以及美国陆军研究实验室（ARL）开发。JPF是一个开源项目，源代码可以在GitHub上获得。

       5、JPF的价值

       JPF具有很强的价值，它可以用于检测软件系统中的潜在缺陷，从而保证软件的可靠性。此外，JPF还可以用于软件的静态分析，以更好地了解给定程序的gcc 更新源码行为特征。JPF的开发者还不断改进它，让它可以更好地支持跨语言分析，以及模拟特定应用程序的行为。

       综上所述，JPF是一种有趣而又有用的计算机语言，它具有很强的价值，可用于检测软件系统中的潜在缺陷，以及软件的静态分析，以确定给定程序的行为特征。由于其资源消耗大、范围有限以及模拟时间长的特点，JPF可能不适合用于大型系统或实时应用程序的分析。但是，JPF仍然是一个非常有用的开源项目，其值得拥有。

北京大数据竞赛一等奖方案-漆面缺陷检测

       传统制造业在检测喷涂颜色件的漆面质量时，大多依赖人工目视检查，这种方法受环境、视觉能力和人员状态等不可控因素影响较大，存在观察难度大、缺陷漏检、质量难以保证和效率低等问题。借助机器视觉技术，如深度学习，实现常见漆面缺陷的自动检测识别，对于提高检测的可靠性、经济性和效率具有重要意义。

       除了人工目视和边缘检测算子加机器学习，基于深度学习的机器视觉技术在近年来逐渐受到关注。然而，现有的深度学习缺陷检测方法大多只是将缺陷框出（目标检测），而将缺陷区域像素级别提取出来（语义分割）更贴近实际应用场景需求，同时也更具挑战性。

       大赛网址：北京大数据技能大赛

       比赛提供了张含有缺陷的图像，要求实现对缺陷的像素级别提取。

       像素级缺陷提取存在诸多难点。

       3. 方案

       3.1 轻量化的MobileUNet+

       由于缺陷面积小，样本数量少，如果模型深度太深和参数太多，容易造成过拟合。因此，我们设计了一种全卷积神经网络MobileUNet+来分割漆面瑕疵。Unet总体框架可以更好地融合高层和底层特征，恢复精细边缘。我们使用mobilenetV2作为编码器，利用倒残差结构在控制参数量的同时提高特征提取能力。

       3.2 空间通道注意力

       为了解决与缺陷相似的非缺陷误区域误检测问题，我们在解码器中嵌入空间通道联合注意力机制scSE，实现对特征的OA支持买断源码正向校正。

       3.3 损失函数

       大量的简单背景样本可能会淹没整个交叉熵损失，我们利用OHEM过滤掉交叉熵小于设定阈值的样本点。为进一步缓解正负样本数量不均衡现象，加入Dice损失。

       3.4 数据增强

       数据增强可以扩充数据，减轻模型过拟合现象。除了常规的亮度变换、翻转旋转、平移缩放之外，我们开发了一种针对漆面缺陷的K-means约束的copy-paste增强方法。由于漆面一般是曲面，图像中有些区域比较亮，有些区域比较暗，如果直接复制粘贴不同光线分布的缺陷实例，可能会对模型学习产生负面影响。因此，我们首先对图像进行K-means聚类，在复制粘贴时只粘贴到相同光线分布的区域。这样一来，在降低copy-paste可能带来的负面影响的同时，增加正样本的数量和背景多样性。

       3.5 随机权重平均SWA

       随机权重平均SWA：在优化的末期取k个优化轨迹上的checkpoints，平均他们的权重，得到最终的网络权重，这样会缓解权重震荡问题，获得一个更加平滑的解，相比于传统训练有更泛化的解。我们在训练的最后5轮使用了SWA集成多个模型的权重，得到最终模型结果。

       3.6 torch转ONNX

       为什么要转ONNX（Open Neural Network Exchange，开放式神经网络交换）：直接原因是比赛统一要求；根本原因是ONNX支持大多数框架下模型的转换，便于整合模型，并且还能加速推理，更可以方便地通过TensorRT或者openvino部署得到进一步提速。

       3.6.1 安装onnx和onnxruntime

       onnxruntime-gpu需要和cuda版本对应，在此处查询。

       验证是否可用：

       ONNX的providers说明：Pypi上的官方Python包仅支持默认CPU（MLAS）和默认GPU（CUDA）执行提供程序。对于其他执行提供程序（TensorrtExecutionProvider），您需要从源代码构建。请参阅构建说明。Official Python packages on Pypi only support the default CPU (MLAS) and default GPU (CUDA) execution providers. For other execution providers, you need to build from source. Please refer to the build instructions. The recommended instructions build the wheel with debug info in parallel.

       3.6.2 模型转换

       4. 结果

       大赛要求的基准精度为IoU不能小于%，而我们的模型IoU达到了%，增量达到了%。模型精度得分达到了%。更可喜的是，模型的推理速度特别快，单张推理时间为9.1ms，意味着每秒可以处理张图像。除了可以定位检测外，死磕java源码缺陷的面积、长宽等属性也会一并提取出来，这将为后续处理提供更多实用信息。%的模型精度、FPS的推理速度、加上丰富的缺陷形态信息，我们的方案完全可以满足实际应用场景的需求。

       5. 代码开源

       6. 答辩视频参考

运行时错误（Runtime Error）是什么？

       运行时错误（Run-time Error）是一种在程序执行过程中出现的缺陷，这类错误不能简单通过禁用相关特性来避免，而需要根据变量的数值或状态进行分析来发现潜在的异常。下面我们通过两个例子来分别解释浮点型比较错误和缓冲区溢出的概念。

       首先，我们来看一个浮点型比较错误的例子。在代码中，使用了一个浮点型变量 a 与 0 进行直接比较。由于浮点型的特性，无论 a 的值如何，这样的比较都会导致程序异常。因此，检测这类错误的关键在于识别表达式中是否包含浮点型变量，一旦发现，就可以直接发出警告。

       接下来，让我们分析缓冲区溢出的例子。在代码中，对数组 a 的第 i 个元素进行赋值。判断这类错误时，不能仅通过分析变量类型来决定，而需要综合考虑数组 a 的长度与变量 i 的取值范围。如果 i 的值可能大于数组 a 的长度，那么该赋值操作就是错误的，需要产生告警。

       通过比较例1和例2中的错误判定过程，我们可以看出运行时错误的产生依赖于变量在运行时的取值。检测这类错误通常需要进行复杂的数值或状态分析。

       为了减少运行时错误的影响，国际通用的安全编程指南提出了相关要求。MISRA C 编程指南的 Dir 4.1 要求尽量减少运行时错误，而 MISRA C++ 编程指南也提出了类似的要求，并推荐了静态分析、动态分析和编写专有检查代码等技术手段。

       MISRA C 指南将运行时错误分为6类，而 MISRA C++ 则分为5类，其中包含了运算错误、指针计算、数组边界错误、函数参数错误、指针解引用和动态内存等常见类型。每一类错误都有其特定的产生原因和表现形式，例如运算错误可能涉及溢出、下溢、除零或移位导致的有效位丢失等问题。

       为减少运行时错误，MISRA C 和 C++ 指南提供了两种应对策略：在每次使用相关变量前加入检测代码，确保变量的取值或状态处于合理的范围内；引入专业的运行时错误检测工具，如源代码静态分析工具，以识别潜在的运行时错误。静态分析工具通过其特有的技术对代码进行分析，能有效检测出运行时错误。

       最后，提醒大家关注缺陷捕手微信公众号，我们将进行编程规范解读系列，包括MISRA C、MISRA C++ 和 AutoSar C++ 等经典编程规范的逐条解读。欢迎订阅，一起深入学习软件缺陷知识，掌握C/C++安全编程的技巧。

主流静态代码检测工具(SAST)

       静态代码检测工具，简称SAST，是软件开发过程中不可或缺的分析与检查源代码的工具，旨在发现并解决潜在的缺陷、漏洞和安全风险。

       自动化检测是静态代码检测工具的显著特点之一，它可以自动分析和检查源代码，无需人工逐行检查，从而提高了检测效率和准确性。

       静态代码检测工具支持多种编程语言，包括但不限于Java、C/C++、Python、JavaScript等，能够满足不同项目的需求。

       工具能够识别代码中的潜在问题，如内存泄漏、空指针引用、未使用的变量、代码重复等，帮助开发者发现潜在的bug和优化机会。

       此外，静态代码检测工具还可以检查代码的风格和规范是否符合规范，如缩进、命名规范、注释规范等，有助于开发团队保持一致的代码风格。

       许多静态代码检测工具提供了可定制的配置选项，可以根据项目的特定需求进行调整，灵活地控制检测规则和行为。

       部分静态代码检测工具可以与常用的集成开发环境（IDE）集成，提供实时检测和即时反馈，方便开发者在开发过程中及时发现和修复问题。

       检测结果报告是静态代码检测工具的另一个重要功能，通常会包括问题的详细描述、位置和建议修复措施，并提供可视化展示，帮助开发者更直观地理解和解决问题。

       以下是一些主流的静态代码检测工具：

       SonarQube：这是一个开源的静态代码检测平台，支持多种编程语言，如Java、C++、C#、Python等。它能够检测代码中的潜在问题、漏洞、代码重复和代码覆盖率，并提供详细的报告和建议。

       FindBugs：这是一个基于静态分析的Java代码缺陷检测工具，能够检测出代码中的潜在问题、错误和不良实践，并给出相应的修复建议。FindBugs的规则库非常丰富，并且支持自定义规则。

       WuKong：这是一款国产静态代码检测工具，支持多种语言，如Java、C++、C#、Python、PHP等。它可以检测编码规则、缺陷及安全漏洞并给出修复建议。WuKong兼容麒麟、龙芯等国产软硬件，拥有自主知识产权，可灵活进行定制。

       Coverity：Coverity支持超过种编译器（主要C/C++），可在编译不通过情况下检测，是一款针对C、C++、C#和Java等编程语言的静态代码检测工具，能够检测代码中的潜在问题、漏洞和性能问题，并给出相应的修复建议。Coverity具有高度可定制性和可扩展性。

       Fortify：支持规则自定义，包括合规信息的识别。支持Java、C#、C/C++、Python、Ruby等超种语言。它更侧重于安全漏洞检测，支持规则自定义，包括合规信息的识别。Fortify通过基于规则和漏洞模式的检测引擎来分析代码，识别安全漏洞并提供相应的修复建议。

       Checkmarx：Checkmarx支持多种语言，如Java、JSP、JavaScript、VBSript、C#等超种语言。它能够查找安全漏洞、质量缺陷、逻辑问题等。CxSAST无需搭建软件项目源代码的构建环境即可对代码进行数据流分析。

融合CFPNet的EVC-Block改进YOLO的太阳能电池板缺陷检测系统

       随着太阳能电池板的广泛应用，对其质量和性能的要求也越来越高。然而，由于生产过程中的各种因素，太阳能电池板上可能存在各种缺陷，如裂纹、污染、烧结不良等。这些缺陷会降低太阳能电池板的效率和寿命，因此及早发现和修复这些缺陷对于保证太阳能电池板的性能至关重要。传统的太阳能电池板缺陷检测方法主要依赖于人工视觉检查，这种方法效率低下、成本高昂且容易出错。因此，研究开发一种自动化的太阳能电池板缺陷检测系统具有重要的意义。

       近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的突破，特别是目标检测领域，YOLO（You Only Look Once）算法以其高效的检测速度和准确的检测结果而备受关注。然而，传统的YOLO算法在太阳能电池板缺陷检测中存在一些问题，如对小尺寸缺陷的检测不够准确，对于复杂背景下的缺陷检测效果较差等。为了解决这些问题，本研究提出了一种改进的YOLO算法，即融合CFPNet的EVC-Block改进YOLO的太阳能电池板缺陷检测系统。该系统将CFPNet的EVC-Block结构引入到YOLO算法中，以提高对小尺寸缺陷的检测准确性，并通过引入注意力机制来增强对复杂背景下缺陷的检测能力。

       具体而言，该系统首先使用CFPNet对太阳能电池板图像进行预处理，提取出关键特征。然后，利用EVC-Block结构对特征进行进一步的增强和压缩，以提高检测的准确性和效率。最后，通过YOLO算法进行目标检测，识别出太阳能电池板上的缺陷。该系统的研究意义主要体现在以下几个方面：通过融合CFPNet的EVC-Block改进YOLO算法，提高了太阳能电池板缺陷检测的准确性、速度和适应性，有助于提高太阳能电池板的质量和性能，促进太阳能产业的发展。

       在数据集的采集与标注过程中，首先收集所需的，可以通过TYBDatasets等公开数据集获取。使用图形化的图像注释工具labelImg，将标注为VOC格式，然后使用labelImg将标注信息保存到XML文件中。通过Python脚本将VOC格式转换为YOLO所需的txt格式，整理数据文件夹结构，确保训练、验证和测试数据集的正确分类与标注。

       模型训练过程中，程序文件EVCBlock.py、LVC.py、Mlp.py和train.py分别实现了EVCBlock、LVC、Mlp和模型训练的逻辑。ui.py文件构建了图形用户界面，包括标签、标签框和文本浏览器，用于显示缺陷种类和数量。models\common.py文件包含了通用的模块，用于构建模型结构。通过训练程序train.py，模型可以在自定义数据集上进行训练，并进行多GPU分布式训练以提高效率。

       特征金字塔网络(CFPNet)通过引入全局显式的中心特征调节，能够更好地捕捉全局长距离依赖关系和局部角落区域特征，提高目标检测性能。EVC-Block结构的引入，使得YOLOv5能够更好地适应太阳能电池板缺陷检测的需求，提高对小尺寸缺陷的检测准确性，并增强对复杂背景下的缺陷检测能力。

       系统整体结构包括输入图像、CNN骨干网络、显式视觉中心、全局中心化调节和用于目标检测的解耦头网络等组件，通过融合CFPNet的EVC-Block改进YOLOv5的方法，系统能够实现更全面、差异化的特征表示。此外，系统整合了完整源码、数据集、环境部署视频教程和自定义UI界面，为太阳能电池板缺陷检测提供了全面的解决方案。

       参考文献提供了相关研究的背景和成果，如基于YOLOv3的太阳能电池板缺陷检测、基于轻量化卷积神经网络的光伏电池片缺陷检测方法、基于深度卷积自编码网络的小样本光伏热斑识别与定位等，这些文献为本研究提供了理论支持和实践案例。通过融合CFPNet的EVC-Block改进YOLOv5的方法，本系统旨在提高太阳能电池板缺陷检测的准确性和效率，为太阳能产业的发展提供技术支持。

验证缺陷是什么意思？

       验证缺陷是指在软件开发过程中，通过测试手段和工具检测程序中存在的问题和漏洞的过程。这些问题包括代码缺陷、安全漏洞和性能瑕疵等。验证缺陷是为了尽可能地保证软件的质量和可靠性，避免出现系统故障和数据泄露等情况。

       验证缺陷的过程通常包括静态和动态测试两种方式。静态测试主要针对源代码进行检查，使用工具分析程序代码是否符合规范和标准，是否存在漏洞和错误。动态测试则模拟软件运行环境，对软件进行功能测试、性能测试和安全测试等。

       验证缺陷的意义在于提高软件产品的可靠性和安全性。通过及时发现和解决问题，可以减少故障率和系统崩溃的风险。同时，验证缺陷可以提高软件产品的用户体验，保证用户能够顺畅使用软件，增加用户的满意度和忠诚度。因此，验证缺陷是软件开发中不可或缺的环节，可以有效保障软件产品的质量和稳定性。

有人用过codepecker的平台对源代码进行缺陷检测吗？

       用过，还不错，能够快递分析出结果，没想到速度这么快！还做了一个简单的比较，如图：

         Codepecker结果汇总图

       Fortify检测结果汇总图：