摘要：近年來(lái)，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)過(guò)程中對(duì)算力、想象力、通信力、管理力的融合，推動(dòng)了軟件工程高質(zhì)量發(fā)展，設(shè)計(jì)者應(yīng)在這種背景下持續(xù)推進(jìn)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用。該文以此為出發(fā)點(diǎn)概述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的定義、運(yùn)行流程及應(yīng)用范圍，并在剖析軟件工程應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)必要性的基礎(chǔ)上，分別從代碼檢索、程序規(guī)約、軟件版本控制信息、系統(tǒng)漏洞檢測(cè)四個(gè)方面，對(duì)其實(shí)施路徑進(jìn)行了具體探討。

關(guān)鍵詞：軟件工程；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；必要性；實(shí)施路徑

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.07.036

中圖分類(lèi)號(hào)：TP 311.13 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編碼：1672-7274（2024）07-0-04

The Necessity and Implementation Path of Data Mining Technology in Software Engineering Application

ZHANG Yixin

（Heilongjiang University of Commerce， Harbin 150399， China）

Abstract： In recent years， with the integration of computing power， imagination， communication power， and management power in the construction of the digital economy， high-quality development of software engineering has been promoted. Designers should continue to promote the application of data mining technology in thi46250f981f702ff90e4e2369acf01b0e66b694cf9b2b90f5bcf04980e1170a1bs context. This article takes this as a starting point to outline the definition， operation process， and application scope of data mining technology. Based on the analysis of the necessity of applying data mining technology in software engineering， it specifically explores its implementation path from four aspects： code retrieval， program specifications， software version control information， and system vulnerability detection.

Keywords： software engineering; data mining techniques; necessity; implementation path

信息技術(shù)與通信技術(shù)深度融合雖然為軟件工程實(shí)踐提供了新機(jī)遇，但是此類(lèi)工程具有未來(lái)性、智能性、整體性特點(diǎn)，容易受到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變化、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)量增長(zhǎng)、數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘需求等因素影響，增加其中的數(shù)據(jù)管理難度。在這種前提下，設(shè)計(jì)者需要進(jìn)一步在技術(shù)賦能路徑下，通過(guò)擴(kuò)大技術(shù)要素配置比例的方式提質(zhì)增效、節(jié)本降耗。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

數(shù)據(jù)挖掘（Data mining）屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)，是一種利用算法搜索隱藏信息的技術(shù)，應(yīng)用對(duì)象涉及結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，操作步驟如下：①定義問(wèn)題；②建立數(shù)據(jù)挖掘庫(kù)；③分析數(shù)據(jù)；④準(zhǔn)備數(shù)據(jù)；⑤建立模型；⑥評(píng)價(jià)模型；⑦實(shí)施。從目前來(lái)看，數(shù)據(jù)挖掘分析方法一般包括分類(lèi)估值、預(yù)測(cè)、相關(guān)分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類(lèi)等，適用于各大領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘流程如圖1所示。

2 軟件工程應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要性

目前，軟件工程中對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的需求相對(duì)增多。筆者通過(guò)查閱文獻(xiàn)資料，與同行開(kāi)展技術(shù)交流，以及總結(jié)日常開(kāi)發(fā)中的工作經(jīng)驗(yàn)，認(rèn)為在當(dāng)前階段應(yīng)在需求導(dǎo)向下持續(xù)推進(jìn)對(duì)它的應(yīng)用。下面分別從軟件工程中的數(shù)據(jù)管理、軟件性能優(yōu)化、用戶行為預(yù)測(cè)三個(gè)角度，對(duì)其應(yīng)用必要性做出具體分析。

2.1 從數(shù)據(jù)管理角度分析

在當(dāng)前軟件工程高質(zhì)量發(fā)展過(guò)程中，受軟件工程開(kāi)發(fā)人員知識(shí)結(jié)構(gòu)更新、開(kāi)發(fā)技術(shù)創(chuàng)新、職業(yè)素養(yǎng)提升等綜合因素影響，普遍認(rèn)為數(shù)據(jù)管理在軟件工程開(kāi)發(fā)中發(fā)揮著重要推動(dòng)作用。具體而言，設(shè)計(jì)者開(kāi)發(fā)軟件、運(yùn)維管理軟件時(shí)，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、提取、分析、應(yīng)用等。然而，隨著軟件工程中的數(shù)據(jù)類(lèi)型從結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)向半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)拓展，一方面出現(xiàn)了多元異構(gòu)數(shù)據(jù)采集與分類(lèi)存儲(chǔ)需求，另一方面要求設(shè)計(jì)者結(jié)合軟件工程開(kāi)發(fā)需求提取高質(zhì)量數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行深度分析，進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值[1]。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以滿足軟件工程“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集→清洗轉(zhuǎn)換裝載→數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)→多維數(shù)據(jù)集建設(shè)→應(yīng)用服務(wù)器→用戶端等”方面的數(shù)據(jù)管理需求，實(shí)現(xiàn)對(duì)軟件工程開(kāi)發(fā)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、抽取、存儲(chǔ)、加載、透明訪問(wèn)、在線分析、數(shù)據(jù)挖掘及在線事務(wù)處理查詢等，增強(qiáng)不同開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)交互。因而，在當(dāng)前階段的數(shù)據(jù)管理中，需要圍繞數(shù)據(jù)這個(gè)核心，針對(duì)軟件工程開(kāi)發(fā)、設(shè)計(jì)、使用、維護(hù)等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)管理需求應(yīng)用數(shù)字挖掘技術(shù)，輔助設(shè)計(jì)者提高數(shù)據(jù)管理的精準(zhǔn)性。

2.2 從軟件性能優(yōu)化角度分析

軟件工程作為一種人工設(shè)計(jì)產(chǎn)品，在量子計(jì)算機(jī)未全面推廣應(yīng)用之前，并不能達(dá)到“零風(fēng)險(xiǎn)”設(shè)計(jì)目標(biāo)。在這種前提下，軟件產(chǎn)品性能的優(yōu)良與否，會(huì)直接影響其應(yīng)用安全。以往的軟件工程應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)表明，軟件工程開(kāi)發(fā)與運(yùn)營(yíng)期間的性能優(yōu)化始終處于變動(dòng)狀態(tài)，需要根據(jù)其運(yùn)營(yíng)過(guò)程遇到的問(wèn)題與發(fā)現(xiàn)的漏洞及遇到的故障等，實(shí)施針對(duì)性處理，保障性能優(yōu)化目標(biāo)有效落實(shí)。在這種目標(biāo)導(dǎo)向下應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，一方面可以對(duì)大量的性能數(shù)據(jù)、資源利用情況及在系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)中的特征表現(xiàn)等，做出有效分析并輔助設(shè)計(jì)者更為精準(zhǔn)地識(shí)別軟件性能開(kāi)發(fā)、設(shè)計(jì)中存在的性能問(wèn)題。另一方面能夠借助對(duì)相關(guān)資源的優(yōu)化配置提升軟件產(chǎn)品運(yùn)行效率與響應(yīng)速度。尤其在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)性能優(yōu)化途徑下，對(duì)軟件本身的性能與用戶使用體驗(yàn)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，有利于設(shè)計(jì)者在促進(jìn)軟件工程開(kāi)發(fā)中，實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效與節(jié)本降耗等綜合目標(biāo)。

2.3 從用戶行為預(yù)測(cè)角度分析

軟件工程的主要功能是向用戶提供信息服務(wù)，同時(shí)用戶行為也會(huì)對(duì)軟件工程開(kāi)發(fā)產(chǎn)生一定的影響。按照“逆向設(shè)計(jì)”思路，軟件工程設(shè)計(jì)者對(duì)用戶需求與行為預(yù)測(cè)不精準(zhǔn)時(shí)，較難設(shè)計(jì)出滿足其實(shí)際需求和潛在需求的軟件產(chǎn)品[2]。盡管當(dāng)前已經(jīng)出現(xiàn)了“面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)”的軟件開(kāi)發(fā)方法，設(shè)計(jì)者憑借對(duì)Booch、UML、OMT技術(shù)的獨(dú)立應(yīng)用與聯(lián)合應(yīng)用，設(shè)計(jì)出適配性較高的軟件產(chǎn)品，但用戶具有“主觀能動(dòng)性”，其行為與動(dòng)機(jī)不一致的情況時(shí)常發(fā)生。在這種前提下應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠?qū)τ脩粜枨笈c用戶行為進(jìn)行相對(duì)精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)分析，為其“逆向設(shè)計(jì)”“面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)”提供科學(xué)依據(jù)，提升設(shè)計(jì)過(guò)程中建立設(shè)計(jì)模型、部署構(gòu)件、設(shè)計(jì)優(yōu)化、設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)等精度。

3 軟件工程應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)踐

路徑

3.1 以代碼檢索為例

現(xiàn)代軟件工程設(shè)計(jì)以編碼方式為主，設(shè)計(jì)者對(duì)代碼的復(fù)用有利于提高開(kāi)發(fā)效率。通常情況下，設(shè)計(jì)者獲取當(dāng)前代碼時(shí)，會(huì)選擇搜索Web代碼庫(kù)與本地代碼庫(kù)方法、基于代碼形式的描述檢索方法或基于輸入與輸出映射的代碼檢索方法。從實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)看，上述方法的適用范圍不同，軟件工程設(shè)計(jì)者只有根據(jù)實(shí)際需求選擇適配的方法，才能保障其設(shè)計(jì)速度與質(zhì)量。

就目前而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)已為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可持續(xù)發(fā)展提供了新的技術(shù)支撐，不僅增強(qiáng)了Web功能，還大幅度提升了存儲(chǔ)代碼的能力，尤其在先進(jìn)代碼檢索引擎應(yīng)用與人工智能技術(shù)融合方面，為不同代碼檢索提供安全可靠性和應(yīng)用便利性。例如，①Google Code采用了Web Portal形式，它的技術(shù)優(yōu)勢(shì)是可以按照代碼的抽象語(yǔ)法樹(shù)進(jìn)行相似性度量。②Agora則在SDK工具箱基礎(chǔ)上，通過(guò)框架模型實(shí)現(xiàn)了代碼分類(lèi)等[3]。在這種情況下，軟件工程設(shè)計(jì)者應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠高效地利用不同代碼檢查引擎代碼檢索。值得注意的是，隨著此類(lèi)代碼檢索方法智能化水平越來(lái)越高，除了提供檢索服務(wù)外，此類(lèi)工具還能夠輔助設(shè)計(jì)者完成代碼克隆檢測(cè)。例如，軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)期間，總代碼中約有7%到23%的代碼屬于克隆代碼。但是，此類(lèi)代碼實(shí)際應(yīng)用時(shí)的安全性、穩(wěn)定性較差，為規(guī)避故障在COPY條件下發(fā)生惡性傳播，需要對(duì)其實(shí)施全方位檢測(cè)，進(jìn)而根據(jù)大量數(shù)據(jù)挖掘分析形成的報(bào)表，更為安全地使用此類(lèi)克隆代碼。以軟件編寫(xiě)程序代碼中的語(yǔ)句分析判斷為例，應(yīng)用基于文本對(duì)比的方法或者基于標(biāo)識(shí)符對(duì)比的方法時(shí)，通常借助Hash函數(shù)、Duple工具、CCFinder工具等，保障字符串匹配效率與對(duì)比合理性，完成對(duì)克隆代碼檢測(cè)。

3.2 以程序規(guī)約為例

程序規(guī)約是軟件工程開(kāi)發(fā)的重要組成部分，設(shè)計(jì)者應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí)可通過(guò)全面跟蹤軟件程序執(zhí)行情況的方式，對(duì)其代碼中展示的協(xié)議進(jìn)行監(jiān)測(cè)、預(yù)警。應(yīng)用時(shí)，設(shè)計(jì)者需要先通過(guò)執(zhí)行跟蹤信息進(jìn)行“逆向建?！?，再通過(guò)模型分析精準(zhǔn)地了理解程序、驗(yàn)證協(xié)議，然后為其提供所需維護(hù)方案。操作主要分為三個(gè)步驟：一是操作者針對(duì)其系統(tǒng)進(jìn)行“初步插裝”；二是記錄系統(tǒng)對(duì)API、運(yùn)行狀態(tài)變量的具體數(shù)值；三是通過(guò)過(guò)濾、聚類(lèi)、約簡(jiǎn)完成處理數(shù)據(jù)挖掘的跟蹤數(shù)據(jù)，形成規(guī)約模型。從程序規(guī)約數(shù)據(jù)挖掘流程方面看，設(shè)計(jì)者可以選擇序列圖形式，在時(shí)態(tài)邏輯表達(dá)方式下，提前發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)事件并預(yù)測(cè)結(jié)果事件等。需要指出的是，在API中應(yīng)用上述模型挖掘結(jié)果，能為系統(tǒng)安全操作提供精準(zhǔn)指導(dǎo)[4]。

3.3 以軟件版本控制信息為例

一般而言，在軟件工程技能層面，設(shè)計(jì)者對(duì)軟件版本控制信息的技能價(jià)值分析與挖掘比較缺乏，但是設(shè)計(jì)過(guò)程中不能繞開(kāi)它為軟件開(kāi)發(fā)提供版本更新信息。從現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)的軟件工程開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)看，設(shè)計(jì)者通常使用本地控制系統(tǒng)對(duì)軟件版本進(jìn)行管理與保護(hù)。其中，設(shè)計(jì)者應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí)，主要通過(guò)統(tǒng)籌管理編輯人員共同編輯檔案，使軟件版本始終保持統(tǒng)一性與一致性，滿足軟件版本控制信息專項(xiàng)化管理要求，進(jìn)而為整體軟件工程后續(xù)的更新創(chuàng)建條件。具體而言，圍繞數(shù)據(jù)在軟件工程版本控制信息中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí)，設(shè)計(jì)者需要根據(jù)“業(yè)務(wù)問(wèn)題理解→數(shù)據(jù)理解→數(shù)據(jù)準(zhǔn)備→建?！u(píng)估→模型部署”等不同階段，控制其應(yīng)用質(zhì)量，才能保障軟件版本控制信息的挖掘效果。具體如下：

（1）以數(shù)據(jù)理解階段與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段為例，側(cè)重于全面而系統(tǒng)地收集各項(xiàng)數(shù)據(jù)，并完成對(duì)解決問(wèn)題中所需數(shù)據(jù)收集情況的檢查。該階段是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的前提條件，工作人員為保障數(shù)據(jù)挖掘效率，往往需要進(jìn)行多次準(zhǔn)備，提高其數(shù)據(jù)質(zhì)量、控制目標(biāo)分析精準(zhǔn)性。例如，在噪聲數(shù)據(jù)方面，涉及重復(fù)記錄、錯(cuò)誤屬性值，工作人員只有經(jīng)過(guò)多次準(zhǔn)備后才能獲取相對(duì)平滑的數(shù)據(jù)，即所謂的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。再如，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備期間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化十分關(guān)鍵，需要使用均值或者相似實(shí)例“對(duì)應(yīng)值”取代“含缺失值”的記錄，該方面受到內(nèi)容多、正則化要求高等因素影響，對(duì)數(shù)據(jù)理解與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備形成了較大阻礙。因而，在上述階段通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘才能規(guī)避其中的錯(cuò)誤。

（2）以建模階段與評(píng)估階段為例，建立時(shí)主要通過(guò)仿真軟件對(duì)軟件工程實(shí)際情況進(jìn)行模擬分析，當(dāng)前仿真軟件種類(lèi)較多，參數(shù)校準(zhǔn)相對(duì)容易。但是，此類(lèi)工程中牽涉相同數(shù)據(jù)的挖掘與不同數(shù)據(jù)的挖掘問(wèn)題，因而，為提高數(shù)據(jù)挖掘精度，要求配套設(shè)置多種建模方式創(chuàng)建多個(gè)模型。為保障建模成功，設(shè)計(jì)者一般會(huì)對(duì)其中的建模數(shù)據(jù)、建模精度等開(kāi)展指標(biāo)化的細(xì)致評(píng)估，并在保障建立模型有效的前提下開(kāi)展建模部署工作。

（3）以建模部署階段為例，雖然該階段僅為數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要構(gòu)成環(huán)節(jié)或應(yīng)用手段，但是始終與數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)相一致[5]。實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明，建模部署的關(guān)鍵是讓潛在的數(shù)據(jù)價(jià)值通過(guò)明確的信息與知識(shí)顯現(xiàn)出來(lái)，因而在建模部署時(shí)應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)類(lèi)型、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)等，選擇合適的組織方式，確保呈現(xiàn)出來(lái)的信息與知識(shí)能夠用于軟件工程改善運(yùn)營(yíng)與提升效率。

3.4 以軟件系統(tǒng)漏洞檢測(cè)為例

軟件系統(tǒng)漏洞檢測(cè)是現(xiàn)代軟件工程中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方向之一，重點(diǎn)放在對(duì)其系統(tǒng)潛在漏洞與安全風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)、預(yù)警、識(shí)別、分析等方面，旨在提升軟件產(chǎn)品的安全性。具體應(yīng)用如下：

（1）挖掘代碼并應(yīng)用程序數(shù)據(jù)分析，識(shí)別潛在的代碼漏洞。例如，源代碼與二進(jìn)制代碼是軟件系統(tǒng)常用代碼，在編寫(xiě)與使用期間不排除其中存在不安全的函數(shù)調(diào)用、代碼注入、緩沖區(qū)溢出等安全問(wèn)題，此時(shí)可以利用靜態(tài)分析技術(shù)加以解決。再如，程序運(yùn)行期間始終處于變動(dòng)狀態(tài)，可以利用動(dòng)態(tài)分析技術(shù)針對(duì)其中的執(zhí)行路徑、輸入輸出數(shù)據(jù)的變化情況進(jìn)行監(jiān)控，實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)其中可能出現(xiàn)的漏洞與異常行為等。

（2）挖掘漏洞采用不同的方法，降低了解漏洞和修復(fù)成本。建議設(shè)計(jì)者選擇安全通告挖掘、安全補(bǔ)丁查巡、漏洞數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)等，或者借當(dāng)前人工智能技術(shù)快速發(fā)展及融合應(yīng)用之機(jī)，針對(duì)已知漏洞及其分布狀態(tài)設(shè)置的漏洞檢測(cè)策略，進(jìn)而使整個(gè)漏洞檢查過(guò)程變得更加精確。例如，對(duì)AI機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用，有利于針對(duì)具體漏洞類(lèi)型創(chuàng)建適配性較高的漏洞預(yù)測(cè)模型，從而借助對(duì)歷史漏洞數(shù)據(jù)與軟件特性的預(yù)測(cè)，提高漏洞檢測(cè)效率，縮短修復(fù)時(shí)間。除此之外，軟件工程應(yīng)用對(duì)象、應(yīng)用場(chǎng)景不同時(shí)，往往會(huì)劃分出高、中、低不同程度的風(fēng)險(xiǎn)代碼區(qū)域，在這種情況下，工作人員可以嘗試加強(qiáng)相關(guān)漏洞模塊與代碼的測(cè)試與審核力度，從側(cè)面加強(qiáng)漏洞檢測(cè)，為及時(shí)發(fā)現(xiàn)其中潛在隱患提供助力[6]。

4 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)內(nèi)涵豐富、運(yùn)行流程標(biāo)準(zhǔn)，在軟件工程開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)及實(shí)施等各個(gè)層面發(fā)揮著重要作用。無(wú)論從數(shù)據(jù)管理、軟件性能優(yōu)化，還是用戶需求分析及行為預(yù)測(cè)方面看，在新時(shí)期的軟件工程高質(zhì)量開(kāi)發(fā)與高水準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)期間，增強(qiáng)對(duì)該技術(shù)的應(yīng)用具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。建議設(shè)計(jì)者實(shí)踐時(shí)盡可能遵循思路決定出路的大原則，一方面做好針對(duì)此類(lèi)工程中所需的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、傳輸、提取、分析、生成報(bào)表等數(shù)字化建設(shè)工作。另一方面按軟件工程設(shè)計(jì)需求引入相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，進(jìn)而在提高設(shè)計(jì)全要素生產(chǎn)率的前提下，輔助其產(chǎn)出綜合效益。

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