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J-GLOBAL ID:202002285554680746   整理番号:20A0060479

静的コード解析警報に対する応答における固定提案の自動生成【JST・京大機械翻訳】

Automatically Generating Fix Suggestions in Response to Static Code Analysis Warnings
著者 (4件):
資料名:
巻: 2019  号: SCAM  ページ: 34-44  発行年: 2019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:
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FindBugsとSonarQueのような静的符号解析ツールはオープンソースと産業プロジェクトに広く使われ,ソフトウェアの品質に負に影響する可能性のある様々な問題を検出する。これらのツールの人気と高いレベルの自動化にもかかわらず,いくつかの経験的研究は,開発者が通常報告されている「警告」の小さな割合(典型的には10%[1]以下)だけを固定することを報告するいくつかの経験的研究が報告されている。これらの解析ツールが自動的に,警告のいくつかを引き起こす問題を固定する方法に関する提案を自動的に提供することができるならば,それらのフィードバックはより活発になり,開発者にとってより直接的に有用になるであろう。本研究では,静的符号解析ツールにより発行される共通警告に対する固定提案を自動的に生成することが可能であるかどうかを調べ,どの程度開発者がそれらを維持するかについて,符号ベースへのそのような提案を受け入れることを検討した。この目的のために,著者らは,2つのよく知られた静的符号解析ツール(SonarQubeとSpoBugs)によってチェックされた11の明確な規則を固定するJavaプログラム変換技術を実装した。固定提案は,テンプレートに基づいて自動的に作り出される。それは警告のソースを取り除く方法において,瞬間化される。いくつかのルールに対するテンプレートは,マルチラインパッチを生成することさえできる。Eclipse IDEとSonarQueとSpoBugツールを含む種々のオープンソースJavaプロジェクトのために,著者らの技術によって自動的に生成された920の固定具を含む38のプルリクエストを提出した。書込み時に,プロジェクト保守者は著者らの固定提案の84%を受け入れた(修正なしで95%)。これらの結果は,固定提案を生成する著者らのアプローチが実行可能であり,静的コード解析ツールの適用性の増加を助けることができることを示した。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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
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