英特尔亮相 通过广告 与 ControlFlag 研究项目相关的发展， 它旨在创建一个机器学习系统来提高代码质量。
该工具已在 MIT 许可下发布 它的突出之处在于允许基于在大量现有代码上训练的模型，识别用高级语言（如 C/C++）编写的源文本中的各种错误和异常。
系统 它适用于检测代码中的各种类型的问题， 从检测印刷错误和不正确的类型组合，到识别指针中空值的缺失检查和内存问题。
系统通过建立统计模型自行学习 来自 GitHub 和类似公共存储库上发布的现有开源代码数组. 在训练阶段，系统确定典型模板 在代码中构建结构并在这些模板之间构建连接的句法树，反映程序中代码执行的流程。 从而形成了参考决策树，它结合了所有分析源文本的开发经验。
为了让更广泛的软件开发社区更容易使用 ControlFlag，英特尔很高兴地宣布 ControlFlag 现在是开源的，可以通过 https://github.com/IntelLabs/control-flag 访问。 我们很高兴为开发人员提供在其上进行开发的机会，并了解利用这一极具价值的创新技术还能做什么。
自推出以来，ControlFlag 已在生产级软件和广泛使用的开源软件系统中进行了测试。 例如，去年，ControlFlag 在客户端 URL (cURL) 中发现了代码异常，这是一个每天使用各种网络协议传输数据超过 XNUMX 亿次的计算机软件项目。 在向 cURL 团队报告异常后，他们同意 ControlFlag 的发现并随后修补了他们的代码。
对被测代码执行类似的定义模式的过程，将其与参考决策树进行比较。 与相邻分支的巨大差异表明正在验证的模式中存在异常。 该系统不仅允许识别模板中的错误，还允许提出解决方案。 例如，在解析代码片段“if (x = 7) y = x;”时系统确定“if”语句中一般使用结构“variable == number”来比较数值，因此“if”语句中的“variable = number”提示很可能是排版错误造成的。
传统的静态分析器会检测到这样的错误，但与它们不同的是，ControlFlag 不应用开箱即用的规则，其中很难预见所有可能的选项，而是从各种使用的统计数据开始在大量项目中。
作为一项实验， 在 cURL 实用程序的源代码中使用 ControlFlag 时， 经常 被引用作为例子 经过验证的高质量代码静态分析器 在使用结构元素“s-> keepon”时发现了一个无意的错误， 它具有数字类型，但与布尔值 TRUE 进行了比较。
在 OpenSSL 代码中，除了上述“(s1 == NULL) ∧ (s2 == NULL)”的问题外，还检测到表达式“(-2 == rv)”中的异常，这至少是一个错字.
另据报道，使用 ControlFlag 可以识别非特定专有软件中的数百个错误，从而导致崩溃和内存问题。
最后 如果您有兴趣了解更多有关它的信息，您可以查看详细信息 在下面的链接中。 对于那些有兴趣能够查看源代码、获取它或将其克隆到存储库中的人，他们可以从 以下链接。