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J-GLOBAL ID：201802285657332735   整理番号：18A0655584

関数呼び出しシーケンスパターンマイニングに基づくプログラム欠陥検出【JST・京大機械翻訳】

Defects Detection Based on Mining Function Call Sequence Patterns

著者 (4件)： Cui Zhanqi (北京信息科技大学計算机学院 北京100101;計算机軟件新技術国家重点実験室(南京大学) 南京210023) ,  Mou Yongmin (北京信息科技大学計算机学院 北京100101) ,  Zhang Zhihua (北京信息科技大学計算机学院 北京100101) ,  Wang Weiguang (華為技術有限公司南京研究所 南京210008)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： 11  ページ： 226-231  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： プログラムの中には通常大量のプログラミング規則が隠れており、プログラムの編集過程においてこのような規則に違反すると、ソフトウェアの欠陥を引き起こす可能性がある。関数呼び出しルールは一種のよく知られているプログラム暗黙規則であり、よく見られる関数呼び出しルールマイニングは全体関数の体内の関数呼び出しを一つのアイテム集合として分析し、プログラム中の関数呼び出し順序などの制約情報を使用しないため、ソフトウェア欠陥マイニング結果の誤報率が高い。簡単な静的解析を通して,関数呼び出しシーケンスの情報を得ることができて,欠陥マイニングのプロセスにおいて,関数呼び出しシーケンス情報を完全に利用することによって,欠陥マイニングの精度を効果的に改善することができた。これらの考えに基づき,関数呼び出しシーケンスパターンマイニングに基づく欠陥検出法を提案し,自動的にプログラムにおける違反関数呼び出しシーケンスパターンの疑わしい欠陥を検出し,疑わしい高さの欠陥を報告した。この方法に基づき、一組のオープンソースプロジェクトで行った実験の結果により、この方法はプログラム中の違反関数呼び出しシーケンスモデルによる欠陥を有効に発見でき、欠陥の誤警報を減少させ、人工核検査の擬似欠陥のコストを低減できることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機プログラミング ,  ソフトウェア ,  編集 ,  *故障検出
準シソーラス用語： 誤警報 ,  静的解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Function call sequence ,  Sequence pattern mining ,  Defects detection

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 関数 ,  呼び出し ,  シーケンス ,  パターンマイニング ,  欠陥検出