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J-GLOBAL ID:202202217998457307   整理番号:22A0779348

実際のバグを検出するためのバグ署名の推論【JST・京大機械翻訳】

Inferring Bug Signatures to Detect Real Bugs
著者 (3件):
資料名:
巻: 48  号:ページ: 571-584  発行年: 2022年 
JST資料番号: D0480D  ISSN: 0098-5589  CODEN: IESEDJ  資料種別: 逐次刊行物 (A)
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のような静的ツールは,ユーザがバグパターンを手動で定義することを可能にするので,より多くのタイプのバグを検出することができる,しかし,プログラムの複雑度と多様性のために,特にAPI利用またはプロジェクト特異的規則に関連するもののために,すべてのバグパターンを手動で列挙するのは難しい。したがって,手動バグパターンに基づく既存のバグ検出ツール(例えばFindbugs)は,多くのバグの検出において不十分である。一方,ソフトウェアの急速な発展によって,多くの過去のバグは,ソフトウェアバージョン履歴に蓄積する。これらのバグ固定は,不法なコーディング実践の貴重なサンプルを含む。既存のバグサンプルと明確なバグパターン間のギャップは,我々の研究を動機づけた。文献では,研究者は,既存のバグからバグ署名を学習する技術を研究し,バグ署名はバグの原因/効果を説明する一組のプログラム要素として定義される。しかし,様々な制限のために,既存の手法は大規模で過去のバグ固定を分析できず,知る限りでは,これまで未知のバグは,それらの仕事によってこれまで報告されていない。過去のバグ固定を自動的に分析するための主要な課題は,バグ誘導入力が典型的に記録されないことであり,多くのバグ固定は,編集誤差を持つ部分プログラムである。その結果,バージョン履歴におけるほとんどのバグに対して,動的解析または,主にコンパイラブル完全プログラムに依存する静的解析ツールにバグイ/固定コードを直接送り込むことは実行不可能であった。本論文では,バグ固定の正確な部分コード解析に基づくバグ署名を抽出するDePaと呼ばれるアプローチを提案した。そのサポートにより,4つの一般的なApacheプロジェクトから収集した6,048の過去のバグ固定に関する最初の大規模評価を実施した。特に,DePaを用いて,これらの固定からバグ署名を推論し,推論されたバグ署名を持つ4つのプロジェクトの最新のバージョンをチェックする。結果は,DePaが,各プロジェクトから少なくとも1つのバグを含む全部で27のユニークな以前に未知のバグを検出したことを示した。これらのバグは,それらの開発者や他の研究者によって検出されなかった。それらの中で,著者らの報告したバグの3つが既に確認され,それらの開発者によって修復されている。さらに,著者らの結果は,最先端のツールが,著者らの発見したバグの2つだけを検出し,著者らのフィルタリング技術が,著者らの精度を25.5から51.5パーセントに改善することを示した。Copyright 2022 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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分類 (1件):
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計算機システム開発 
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