抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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コードクローンは,ソフトウェアでは一般的である。クローンに類似した編集を適用する場合,開発者はしばしばクローンの実行時挙動を調べるのは困難である。いくつかのクローンは試験した場合には,問題が悪化する,一方,それらの対照物ではない。類似しているが同一ではないクローンの試験を再利用するために,Grafterは(1)値の識別名称,種類,メソッド呼び出しターゲットにおける変動を同定する,(2)コード変換を通してそのような変動に起因する編集誤差を解決する,(3)検査のためのスタブコードを挿入する伝達入力データと中間出力値へのその対応物と1つのクローンを移植。クローン間の挙動の違いを調べる開発者を助けるために,Grafterは試験転帰レベルと中間プログラム状態レベルの両方で細粒微分試験を支持している。三オープンソースプロジェクトに関する著者らの評価では,Grafterは製造誤差を誘導し,その自動コード移植能力を実証するなしでクローン対の94%で試験を再利用することに成功した。G RAFTERのロバスト性を調べるために,我々は突然変異試験ツール,主要を用いた断層を系統的に,シード化された欠陥により誘起された行動の違いを検出した。静的クローニングバグファインダと比較して,Grafterは試験レベル比較を用い,ほぼ州レベル比較を用いた2Xより31%多い変異体を検出した。この結果はGrafterは静的クローニングバグファインダを補完する効果的であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
