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面向理解的OORE关键技术研究

张志猛  
【摘要】: 面向对象技术将数据结构和在数据结构上的操作结合起来,使得软件系统更容易维护、扩充,对系统的分析过程也更符合人类的思维模式。但OO技术不是万能药,OO中的继承、多态、动态绑定的使用导致OO软件内组件关系复杂,而对面向对象机制的不加选择的使用和分析设计方法中的缺陷也快速导致了新一代的不灵活的遗产系统。OO软件系统的维护、重工程、重用、重结构和演化已经成为关键的事务,而支持这些活动,辅助OO软件理解的面向对象软件逆向工程(OORE)的技术研究和工具研制也越来越重要。 软件逆向工程本身是一个设计知识发现、知识抽象的过程,而面向对象软件和传统软件相比有着自己的语言特点和不同的设计知识内容。文中通过对面向对象程序中知识类别和逆向工程过程的分析,总结出了OORE的基本知识内容,并以此为分类线索综述了目前此领域中具有代表性的技术、工具和研究方向。 许多逆向工程研究在采用技术上没有能坚持以辅助理解为核心,本文以辅助理解为最高目标,研究了OORE的几个关键技术,并提出了面向理解的逆向工程框架AUTOORE,它针对OO软件的特点,构建时更多强调的是高层的抽象,以及对软件理解的支持。 代码抽取是OORE的起点,从起点开始支持理解是逆向工程的重要目标,AUTOORE在Java抽取中,抽取模型采用文中提出的Java词法和语义两个模型,利用一个基于Java扩展类层次图(ECHG)的多态调用点分析算法,得到更精确的静态对象关系。抽取过程有三个阶段:构造系统的ECHG,扫描程序的源代码和多态点分析得到系统的词法层次模型,通过基于规则的推理转换词法模型为语义模型。 抽象是AUTOORE的核心,它首次采用对象系统的语义关系抽取数据为输入,利用基于MST表示的、聚集目标结合了程序认知心理学理论的软件聚集方法,得到一个具有丰富语义的、组织为树状的、分层的聚集集合。文中还提出了对OO类之间的语义关系进行量化、压缩的方法,并对OO类聚集中关系的类型语义的相对权重进行了试验研究。 OO系统中类是关键的软件对象,辅助高效理解类是OORE中的一个重要环节。文中依据学习构造理论提出了一个类的理解模型,并实现了一个辅助理解类的可视化工具MFV-Class集成到AUTOORE中。MFV-Class结合了OO的度量数据在多种视图中,从不同的侧面揭示类所涵盖的内容,提供给软件人员一个多源的理解环境。


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