機械学習を利用した構文情報に基づく自動生成ファイルの特定

下仲健斗; 鷲見創一; 肥後芳樹; 楠本真二

文献

J-GLOBAL ID：201702287371426523 整理番号：17A0592897

機械学習を利用した構文情報に基づく自動生成ファイルの特定

Identifying Auto-Generated Files by Using Machine Learning Techniques Based on Syntactic Information

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著者 (4件)： , , ,
資料名：
巻： 58 号： 4 ページ： 861-870 (WEB ONLY) 発行年： 2017年04月15日
JST資料番号： U0452A ISSN： 1882-7764 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

近年,ソースコード解析に関する研究がさかんに行われている。解析対象のソースファイルの中にはしばしば自動生成ファイルが含まれており,多くの場合自動生成ファイルは解析の対象にはならず除外される。自動生成ファイルを除外する方法として,自動生成ファイル内に存在する特有のコメント文を文字列検索することにより特定するという方法がある。しかしこの方法では,自動生成ファイル特有のコメント文が消された場合に,自動的に自動生成ファイルを特定することができない。また,ソースファイルが自動生成ファイルであるかどうか,1つずつ目視で特定するのは時間的コストが大きい。そこで本研究では,機械学習を用いて任意の自動生成ファイルを自動的に特定する手法を提案する。提案手法では,ソースファイルの構文情報を学習することで自動生成ファイルであるかどうかを判定する。また,提案手法を評価するために,4つの自動生成プログラムから生成された自動生成ファイル群を対象に実験を行った。その結果,90%以上の高い精度で自動生成ファイルを特定できることを確認した。(著者抄録)

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システムプログラミング一般 , 計算機システム開発 , 人工知能

引用文献 (23件)：

McDonald, P., Strickland, D. and Wildman, C.: Estimating the effective size of autogenerated code in a large software project, Proc. 17th International Forum on COCOMO and Software Cost Modeling (2002).
Uchida, S., Monden, A., Ohsugi, N., Kamiya, T., Matsumoto, K. and Kudo, H.: Software analysis by code clones in open source software, Journal of Computer Information Systems, Vol.45, No.3, pp.1-11 (2005).
大田崇史,井垣宏,堀田圭祐,肥後芳樹,楠本真二: ソフトウェア開発におけるコピーアンドペーストによって生じたコード片に対する調査,情報処理学会研究報告, ソフトウェア工学研究会報告,Vol.2014, No.22, pp.1-6 (2014).
Göde, N. and Koschke, R.: Frequency and risks of changes to clones, Proc. 33rd International Conference on Software Engineering, pp.311-320, ACM (2011).
Harder, J. and Göde, N.: Cloned code: Stable code, Journal of Software: Evolution and Process, Vol.25, No.10, pp.1063-1088 (2013).

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