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J-GLOBAL ID：202002233525947069   整理番号：20A1365306

深層学習に基づくソースコード欠陥解析に関する調査【JST・京大機械翻訳】

A Survey on Deep Learning-Based Source Code Defect Analysis

著者 (5件)： Guan Zhibin (China Information Technology Security Evaluation Center,Beijing,China) ,  Wang Xiaomeng (China Information Technology Security Evaluation Center,Beijing,China) ,  Xin Wei (China Information Technology Security Evaluation Center,Beijing,China) ,  Wang Jiajie (China Information Technology Security Evaluation Center,Beijing,China) ,  Zhang Li (China Information Technology Security Evaluation Center,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCCS  ページ： 167-171  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 情報技術の急速な発展により,様々なソフトウェアアプリケーションは日常生活を氾濫する。これらのアプリケーションソフトウェアの開発は,必然的に多くのソースコードを生成する。ソースコード欠陥解析(SCDA)として知られているAPI/Function呼び出し誤差,アレイ誤用,および表現構文誤差などのソースコードにおける様々な欠陥を検出し,解析する方法は,学術分野における多くの研究者の注目を集めている。人工知能(AI)技術が画像処理と自然言語処理の分野で優れた結果を達成しているので,研究者はソースコードの特徴を自動的に抽出して,分析するためにAIにおける深層学習アルゴリズムの使用を試みた。従って,抽象構文ツリーベース法,プログラム依存性グラフベース法,および他の深層学習ベース法を含む最近の深層学習ベースソースコード欠陥解析手法をレビューした。伝統的方法と比較して,深い学習ベースのコード欠陥解析法は,ソースコード欠陥特徴の自動抽出を実現できる。これは,人間の専門家がコード特徴を事前定義する必要がなく,人間による誤差をある程度回避することを意味する。ソースコード欠陥解析におけるAIの応用研究は,興味深く挑戦的な開発方向であり,広い開発展望を持つと信じる。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  画像処理 ,  自然言語処理 ,  人工知能 ,  応用プログラム ,  ソフトウェア ,  深層 ,  情報技術 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 構文木 ,  自動抽出 ,  *ソースコード ,  構文 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  ソース ,  欠陥解析 ,  調査