基于数据流分析的过拟合补丁识别

自动程序修复技术可实现对软件缺陷的自动修复, 并使用测试套件评估修复补丁. 然而因为测试套件不充分, 通过测试套件的补丁可能并未正确修复缺陷, 甚至引入新的缺陷并产生波及效应, 导致自动程序修复生成大量过拟合补丁. 针对这个问题, 本文提出了一种基于数据流分析的过拟合补丁识别方法, 首先将补丁对程序的修改分解为对变量的操作, 然后采用数据流分析方法识别补丁影响域, 并根据补丁影响域选择针对性覆盖准则来识别目标覆盖元素, 进而选取测试路径并生成测试用例实现对修复程序的充分测试, 避免修复副作用的影响. 本文在两个数据集上进行了评估, 实验结果表明, 基于数据流分析的过拟合补丁识别方法可有效提升自动程序修复的正确性.     

不正确程序修复补丁识别

程序自动修复技术是保证软件质量、提高开发效率的有效手段. 目前, 大多数自动修复工具使用测试用例作为补丁正确性验证的最终方法, 有限的测试用例难以对程序进行充分的测试, 因此自动修复工具生成的补丁集合包含大量的不正确补丁. 为了识别不正确补丁, 我们采用对比缺陷修复前后成功测试的执行路径以及生成测试用例的方法来识别修复补丁的有效性, 以解决自动修复工具精度低的问题. 我们的方法评估了来自6个经典的自动修复工具生成的132个补丁, 并成功地排除了80个不正确的补丁并且没有排除正确的补丁, 这表明我们的方法可以有效地排除不正确补丁, 并且提高自动修复工具的精度.     

自动程序修复方法研究进展

自动程序修复帮助开发者降低人工修复bug的成本.基于测试集的修复方法旨在生成能够通过测试集的代码补丁,以使程序正常运行.回顾了基于测试集的程序修复的现有文献,按照自动修复方法和实证基础两个方面陈述了研究进展.首先,将已有的自动修复方法划分为3类,分别是基于搜索的、基于代码穷举的和基于约束求解的补丁生成方法;其次,细致地描述了程序修复的实证研究基础以及该研究领域中的争议;然后,简要介绍了程序修复的相关技术作为修复方法的补充;最后做出总结,描述了面临的机遇和挑战.     

基于模板匹配的BPEL程序故障修复及优化技术

BPEL (business process execution language)是一种可执行的Web服务组合语言. 与传统程序相比, BPEL程序在编程模型、执行方式等方面存在较大差异. 这些新特点使得如何定位并修改测试阶段发现的BPEL程序故障成为挑战, 面向传统软件的故障修复技术难以直接应用于BPEL程序. 从变异分析角度出发, 提出一种基于模板匹配的BPEL程序故障修复方法BPELRepair. 为了克服基于变异分析的故障修复技术计算开销高的缺点, 从补丁生成、测试用例选择以及终止条件3个角度提出多种优化策略. 开发一个BPEL故障修复支持工具, 提高故障修复的自动化程度与效率. 采用经验研究的方式, 评估所提故障修复技术及优化策略的有效性. 实验结果表明, 所提故障修复方法能够成功修复约53%的BPEL程序故障; 所提优化策略能够显著降低搜索匹配、补丁程序验证、测试用例执行与故障修复等方面的开销.     

示例演化驱动的学生程序自动修复

已有的程序自动化调试研究大多面向工业软件,而学生程序调试具有缺陷数多、类型复杂等特有难点问题,因此,针对学生程序设计应用背景,研究程序自动修复方法,利用模板示例程序指导补丁的演化.改进了遗传编程算法,包括适应度的计算、变异体的生成方式和变异位置及操作的选择方式,使其更加适合修复学生程序.提出了基于示例的静态错误定位方法,能够识别缺陷程序和参考程序差异和可能的变异操作,有效地缩小补丁的搜索空间以提高修复的准确性.提出了基于执行值序列的变量映射方法,以降低变异体的编译错误,提高修复的准确性.在此基础上,设计并实现了示例演化驱动的Java学生程序自动修复系统.实验结果表明,该方法可以修复含有多缺陷学生程序,对于所用的测试集,当学生程序只有1个~2个错误时,修复率将近100%;当含有3个缺陷时,修复率约为70%;当含有4个及以上缺陷时,修复率约为50%.     

C/C++程序缺陷自动修复与确认方法

在计算机软件中,程序缺陷不可避免且极有可能造成重大损失.因此,尽早发现并排除程序中潜在的缺陷,是学术界和工业界的普遍共识.目前的程序缺陷自动修复方法大都遵循缺陷定位、修复候选项生成、选择及验证的流程,但在修复实际程序时存在修复率低、无法保证修复结果的正确性等问题.提出了一种基于程序合成的C/C++程序缺陷自动修复方法.首先,从满足相同规约的程序集中,通过人工整理的方式总结错误模式及其对应的修复方法,使用重写规则表达错误模式,在此基础上实现了基于重写规则和基于程序频谱的缺陷定位方法,得到程序中可能的缺陷位置;其次,基于重写规则,使用修复选项生成方法得到缺陷的修复选项,同时,通过深度学习的方式学习正确程序的书写结构,帮助预测错误程序错误点应有的语句结构,通过这两种方式提高候选项质量,进而提高修复率;最后,在选择验证过程中,使用程序合成的方法将样例程序作为约束,保证合成后代码的正确性.基于上述方法实现了原型工具AutoGrader,并在容易出错、缺陷典型的学生作业程序上进行了实验,结果显示,该方法对学生作业程序中的缺陷有着较高的修复率,同时也能保证修复后代码的正确性.     

程序缺陷自动修复研究进展及关键问题

程序缺陷自动修复是指针对程序中存在的缺陷,自动生成相应的程序补丁,进而使程序恢复正常运行.首先,根据补丁生成方式的不同,将程序缺陷自动修复方法划分为4类,分别为基于搜索的、基于语义的、基于机器学习的以及基于错误报告驱动的程序缺陷自动修复方法.基于搜索的程序缺陷自动修复方法运用启发式算法在搜索空间内通过搜索生成程序补丁;...     

基于指针神经网络的细粒度缺陷定位

软件缺陷定位是指找出与软件失效相关的程序元素. 当前的缺陷定位技术仅能产生函数级或语句级的定位结果. 这种粗粒度的定位结果会影响人工调试程序和软件缺陷自动修复的效率和效果. 专注于细粒度地识别导致软件缺陷的具体代码令牌, 为代码令牌建立抽象语法树路径, 提出基于指针神经网络的细粒度缺陷定位模型来预测出具体的缺陷代码令牌和修复该令牌的具体操作行为. 开源项目中的大量缺陷补丁数据集包含大量可供训练的数据, 且基于抽象语法树构建的路径可以有效捕获程序结构信息. 实验结果表明所训练出的模型能够准确预测缺陷代码令牌并显著优于基于统计的与基于机器学习的基线方法. 另外, 为了验证细粒度的缺陷定位结果可以贡献于缺陷自动修复, 基于细粒度的缺陷定位结果设计两种程序修复流程, 即代码补全工具去预测正确令牌的方法和启发式规则寻找合适代码修复元素的方法, 结果表明两种方法都能有效解决软件缺陷自动修复中的过拟合问题.     

一种覆盖测试中路径集的自动生成方法

覆盖测试是软件测试中的重要方法,路径覆盖测试中路径集的自动生成能提高测试效率。该文提出了一种描述程序分支情况的分支关系图,给出了基于分支关系图的路径集自动生成算法,实验证明了该方法的正确性,能有效地求出程序路径集。     

跟踪机制引导的C程序内存错误自动修复

C语言执行效率高,使用范围广泛,然而存在的安全问题也日益突出。内存错误是C程序中常见的缺陷,严重时将导致系统崩溃。传统的人工修复内存错误耗费大量人力物力,并可能在修复过程中引入新的错误。针对这个问题,提出了一种基于跟踪机制的程序自动修复方法。构建包含程序文件中变量作用分布的作用域树;提出基于全局指针的跟踪机制,通过插入全局指针跟踪发生错误的分配内存在程序中的状态;基于全局指针自动生成补丁,利用作用域树定位缺陷修复位置从而来安全地修复内存错误。基于上述过程,实现了原型工具DTSFix,并在开源程序中对其进行了评估。实验结果表明,DTSFix能够有效检测并修复程序中的真实缺陷而且不产生副作用。     

一种覆盖测试中路径集的自动生成方法

覆盖测试是软件测试中的重要方法,路径覆盖测试中路径集的自动生成能提高测试效率。该文提出了一种描述程序分支情况的分支关系图,给出了基于分支关系图的路径集自动生成算法,实验证明了该方法的正确性,能有效地求出程序路径集。     

基于提交排序和预测模型的测试套件选择方法

为在持续集成（CI）环境下减少回归测试集、提升回归测试的效率,提出一种适用于CI环境的回归测试套件选择方法。首先,根据每个提交的测试套件历史失败率和执行率信息,进行提交排序;然后,采用机器学习方法,对提交涉及的测试套件进行失败率预测,并选择具有较高失败率的测试套件。该方法综合使用提交排序技术和测试套件选择技术,从而保证既提高故障检测率又能在一定程度上降低测试成本。在Google的开源数据集上进行的实验结果表明：与同样采用提交排序的方法和采用测试套件选择的方法相比,所提方法的开销感知平均故障检测率APFDc提高了1%~27%;在相同的测试时间成本下,所提方法的测试召回提高了33.33~38.16个百分点,变更召回提高了15.67~24.52个百分点,测试套件选择率降低了约6个百分点。     

面向纠删码的低成本多节点失效修复方法

针对现有纠删码修复方法开销大、效率低的问题,提出一种低成本多点失效修复方法。通过基于网路距离的节点选择算法增加节点之间的可用带宽,采用多线程以及流水线的数据传输方法提高多节点失效修复效率,同时使用基于中心节点的多点修复方法降低多节点失效修复开销。实验结果表明,与基于星型结构的串行修复策略、基于树型结构的串行修复策略和最小存储再生码相比,该方法多点修复效率较高,平均修复时间分别减少了25%,16%和20%。     

基于使用模型的软件可靠性加速测试

给出了一种使用分层抽样和重要抽样方法并基于Markov链使用模型的软件可靠性加速测试的方法,在根据统计测试结果得到软件可靠性无偏估计的前提下,可以有效提高安全攸关软件的测试效率,部分解决了安全攸关软件统计测试时间和费用开销过大的问题.实例仿真结果表明,该方法可以有效地提高软件可靠性关键操作的测试效率.     

基于C#和AutoCAD平面有限元网格自动生成程序开发

有限单元法广泛应用于土木建筑、岩土工程、地铁隧道和水利工程等各个领域。基于此,介绍了平面有限单元网格自动生成原理,指出该原理存在两个缺陷,并提出改进方法。此外,阐述了如何在Auto CAD环境利用C#开发平面有限单元自动生成程序,描述了程序实现的关键步骤和使用方法,同时,应用一个实例验证程序的正确性,并提供程序的应用效果。     

代码自动生成的小程序漏洞实时检测系统设计

代码不够全面就会导致代码自动生成的小程序存有漏洞，为了确保代码自动生成小程序的安全性，就需要设计对代码自动生成的小程序漏洞实时检测系统，为此提出代码自动生成的小程序漏洞实时检测系统设计方法。该方法在系统中设计了多种不同的软件，利用软件采集小程序中的漏洞数据，便于后续的检测；同时在系统中设计不同的硬件功能模块，其中任务管理功能模块发挥着重要作用，该模块能够有效地分配检测任务，大大地提升了系统检测效率，基于设计的软件和硬件，实现检测系统的整体设计。实验结果表明，通过对该方法开展漏洞检测个数测试、耗时测试和漏检个数测试，验证了该方法的精准性强、可靠性高。     

并行识别中的依赖关系与通信优化研究

通信开销是阻碍并行程序效率提高的关键因素,降低并行程序的通信开销可以有效地提高程序的运行效率.主要讨论了在并行识别中如何利用依赖关系信息来降低自动并行识别所生成的并行程序的通信开销,包括计算与通信重叠、消除冗余通信代码、消除冗余通信等,并给出了测试结果,试验表明具有较好的优化效果.     

基于E语言和C参考模型的IP功能验证方案

提出并实现了一种基于E语言和C参考模型的IP功能验证方案。该方案能够自动生成验证向量并自动完成仿真结果的正确性判断,可以解决验证的充分性和验证时间之间的矛盾。使用这种方案可以有效地提高功能验证效率和质量,缩短设计周期,降低设计成本。     

基于错误模式和模型检验的静态代码分析方法

为提高程序编写的正确率,减少软件开发和维护开销,提出一种基于错误模式和模型检验的静态代码分析方法。该方法将C语言程序常见的错误模式以CTL公式表示,形成可扩展的CTL公式库,生成待检测程序的控制流图(CFG)后,将CFG抽象并转化为等价的 Kripke结构,利用标号算法实现模型检验,由此验证程序的正确性。基于CoSy编译平台的实验结果表明,该方法能正确查找出程序中存在的错误模式,且具有良好的可扩展性。     

基于线程调度顺序控制的多线程程序测试

随着多核技术越来越普及,多线程程序的编程也越来越流行。但是多线程程序的正确性问题已经严重影响软件可靠性,且现有的测试技术不能很好地满足多线程程序的需求。本文重点研究多线程程序中最常见的一种bug,即数据竞争,提出一种基于线程调度顺序控制的测试方法。该方法混合静态方法和动态方法,能够有效地找到多线程程序中存在的数据竞争,且能够区分出哪些数据竞争是有害的,需要程序员优先修复。实验结果显示,对于数据竞争的触发概率,本文的方法使其平均从0.53%提高到79.2%,且本文所引入的运行时开销平均只有80%,与相关方法所引入370%的开销相比更优。