一种基于层次切片谱的软件错误定位技术

传统的软件错误定位技术通常利用测试覆盖信息计算程序语句发生错误的可疑度进行软件错误定位,但是这种定位技术没有充分考虑程序本身固有的依赖信息,缺乏语句筛选,从而使错误定位的精度受限.提出了一种基于层次切片谱的错误定位技术,以提高面向对象程序中的错误定位效率.这种技术首先分析程序不同粒度层次元素(包、类、方法以及语句)之间的依赖信息,对可能发生错误的元素进行筛选,缩小错误查找范围;在此基础上,建立了层次切片谱模型,并定义了一种可疑度度量方法;最后根据该可疑度结果从大到小的顺序进行错误定位.通过实验验证了基于层次切片谱的错误定位技术的有效性,且比基于程序谱的Tarantula 技术、Union 技术、Intersection 技术效率更高.     

基于条件执行切片谱的多错误定位

基于程序谱的错误定位技术由于其较高的定位效率已成为当前软件调试领域研究热点之一.这种技术通常根据测试覆盖信息计算程序语句发生错误的可疑度来进行错误定位.然而,这种技术会随着程序中错误数目的增多效率不断下降.鉴于此,提出了一种基于条件执行切片谱的多错误定位技术(conditioned execution slicing spectrum-based multiple fault localization, CESS-MFL),以提高多错误定位的效率.CESS-MFL技术首先根据输入变量的谓词条件构建错误相关条件执行切片的谱矩阵,然后依次计算错误相关条件执行切片中的元素(语句或语句块)的可疑度,并生成可疑度报告.实验验证了CESS-MFL技术比当前流行的基于程序谱的Tarantula技术、基于程序切片的Intersection技术、Union技术有更高的多错误定位效率,并且可在有效的时间和空间复杂度内完成.     

基于条件分类可执行切片谱的软件缺陷定位

基于条件执行切片谱的多错误定位（Multiple Fault Localization based on Conditioned Execution Slicing Spectrum，CESS-MFL）考虑了程序的依赖性，可以一定程度降低程序随着缺陷数的增多而效率降低的问题，但该技术仍受与缺陷无关语句的影响比较大。因此，提出了一种基于条件分类可执行切片的软件缺陷定位方法（Conditioned Classification Execution Slicing Spectrum-based Software Fault Localization，CCESS-SFL），该技术对CESS-MFL技术中的谓词条件进行了改进并分类。根据谓词条件与缺陷相关执行切片确定条件特征集，根据条件特征集进行分类得到条件分类执行切片谱，计算元素的可疑度，最后生成可疑度报告。CCESS-SFL技术在西门子7个套件中得到了有效的验证，它优于当前流行的Tarantula、Jaccard、Ochiai以及CESS-MFL技术，可以进一步降低与缺陷无关语句的影响。     

基于程序变异的程序谱错误定位方法

针对基于程序谱错误定位方法完全依赖于测试用例的语句覆盖信息导致错误定位效率低下的问题,提出了一种基于变异测试技术的程序谱错误定位方法。在原有语句怀疑度计算方法的基础上,增加了程序变异后执行结果与原程序执行结果不同的测试用例变化情况的分析。此外,为解决程序变异后产生的变异体数量巨大而导致执行代价过大的问题,提出了根据变异位置约简变异体的策略。实验结果表明,与几种基于程序谱的程序错误定位方法相比,该方法的错误定位代价最低,能有效提高错误定位的效率。     

程序调试中的错误定位方法

本文从实际应用出发,简要地阐述了反向跟踪与正向跟踪法、静态分段与动态分段法和跟踪分段集成法几种典型的程序错误定位方法和实现过程,对程序员快速定位错误将有所帮助。     

基于关键谓词的程序错误定位方法

将程序切片技术应用于程序错误定位可以大量减少需要测试的语句数。提出一种基于关键谓词的程序错误定位方法,从程序中找出能影响输出结果的关键谓词,对该谓词和错误输出语句进行数据切片,并引入代码优先技术。该方法考虑了数据依赖和控制依赖,能实现准确快速的错误定位。     

基于概率推演的动态程序切片优先度计算方法

为了提高程序调试的效率,本文提出一种基于概率推演自动计算动态程序切片中每条语句的正确概率并赋予优先度的方法。首先从程序运行过程抽取其相应的动态依赖关系图;然后根据依赖关系转化成贝叶斯网络;最后在该网络上运行概率推演并统计,得到程序静态语句的正确概率。使用具有优先度的动态程序切片结果可进一步提高调试人员定位缺陷和分析故障的效率。实验表明本方法平均可将实际错误排名在切片结果的前20.2%。     

热路径结合程序切片思想在错误定位中的应用

回归测试指对修改后的软件进行测试.为提高回归测试错误分析效率,基于目前热路径思想在程序分析里的应用,结合程序切片方法,提出一种高效的回归测试方法.首先找出在程序执行过程中方法级的执行路径频率,结合应用Dslice切片算法应用用于回归测试,对已知的错误的程序进行调试,比较准确地进行了方法级的错误定位.实验结果表明通过热路...     

基于深度卷积网络的多错误定位方法

目前的错误定位方法大多数解决的是单错误定位.然而,错误之间是相互关联的,如何找到这些语句与测试结果之间的关联关系和错误之间的关联关系,并减轻偶然性正确的测试用例和相似测试用例对语句可疑度的影响,对提高多错误定位的效率至关重要.为了解决以上问题,提出了基于深度卷积网络的多错误定位方法,通过一种特殊结构的深度卷积网络得到一组准确度比较高的语句可疑度,再将其应用于前向切片和后向切片中,寻找到错误与错误之间的关联定位多错误.实验表明,所提方法的多错误定位效率高于目前存在的经典的错误定位方法的错误定位效率.     

基于增强径向函数神经网络的错误定位方法

结合径向基函数神经网络与正交实验设计理论,提出了一种增强径向基函数神经网络错误定位算法.根据选择的测试用例执行得到源程序的语句覆盖信息和执行结果;通过神经网络计算出每条语句的可疑度值,并通过正交实验设计方法自适应调整神经网络中的参数值;最后按照可疑度值由高到低的顺序逐条检查程序的可疑语句进行错误定位.通过实验对所提出方法与径向基函数神经网络算法以及反向传播神经网络算法进行比较分析,结果表明,基于增强径向基函数神经网络算法具有更精确的错误定位效果和更显著的定位效率.     

基于动态相似度的错误定位优先排序方法

在软件测试中,错误定位优先排序通过优化测试用例的执行次序来提高错误定位的效果,并将检测错误和定位错误相结合,以降低测试成本。 提出了一种基于动态相似度的错误定位优先排序方法,在相似度计算中,引入了语句怀疑度,提高了相似度计算的有效性以及错误定位的准确度;同时分析并验证了不同测试用例优先排序算法对后续定位错误的影响。在6个C基准程序上,针对3种广泛采用的测试用例优先排序算法和2种错误定位技术进行了实验,结果表明提出的方法能提高错误定位的准确度和效率。     

基于变量感染分析的软件错误定位技术

在实际调试中,程序员往往通过追溯错误的变量值及其传播来定位软件错误,其中具有错误值的变量称为感染变量,感染变量在失败运行中具有错误值的程序位置即为感染位置。提出了一种结合动态正向程序切片和语句覆盖信息对程序变量感染的初始位置进行定位的技术。该技术通过分析感染变量的起源与传播,可以更加精确地找到与感染变量相关的错误语句集合。与传统的基于程序覆盖信息的错误定位技术进行了对比实验,结果表明,该技术可定位程序中的感染变量及其初始感染位置,并且可以显著提高程序错误定位的精度。     

基于贝叶斯的软件错误定位方法

为提高基于程序切片和覆盖信息的传统错误定位技术的效率,提出一种基于程序动态切片和贝叶斯相结合的错误定位方法。针对程序执行轨迹计算动态切片,减少搜索空间;在切片后覆盖信息的基础上,利用贝叶斯公式计算相关语句的可疑度;根据语句可疑度降序排列语句,依次检查直到找出真正的错误语句。实验结果表明,该方法能够在一定程度上提高软件错误定位的效率与精度。     

基于程序特征谱整数溢出错误定位技术研究

随着软件业的飞速发展,人们对软件质量的要求也越来越高.整数溢出错误以其高危性和隐蔽性成为影响软件安全性和可靠性的重要因素之一.如何准确定位整数溢出错误是软件安全领域研究的热点.论文改进了现有错误定位模型,构建了整数溢出错误定位模型INTRank.实验结果表明:基于INTRank模型的语句可疑度估计方法可以较为准确地计算语句可疑度,使得程序员能够按照基于语句可疑度的优先级顺序检查源代码,找出导致整数溢出错误的原因,同时本文方法具有较低的漏报率.     

增强上下文的错误定位技术

错误定位就是寻找程序错误的位置.现有的错误定位方法大多利用测试用例的覆盖信息,以标识一组导致程序失效的可疑语句,却忽视了这些语句相互作用导致失效的上下文.因此,提出一种增强上下文的错误定位方法Context-FL,以构建上下文的方式来优化错误定位性能.Context-FL利用动态切片技术构建数据与控制相关性的错误传播上下文,显示了导致失效的语句之间传播依赖关系;然后,基于可疑值度量来区分上下文片段中不同语句的可疑度;最后,Context-FL以标记可疑值的上下文作为定位结果.实验结果表明,Context-FL优于8种典型错误定位方法.     

基于C语言程序设计的常见错误分析

近年来,C语言不仅为计算机专业工作者使用,而且为广大计算机应用人员所喜爱和使用。在利用C语言开发应用程序时,由于C语言具有灵活的程序设计风格,语法限制不太严格,程序设计自由度大等特点。这就给许多初学C语言的人员造成了许多困难,为了能够快速找出并改正程序中的错误;该文通过对C语言程序设计中常见的错误问题进行分析与研究。给出了一些可供参考的实例及解决方法,为学习C语言程序设计的用户提供方便。     

基于影响分析的回归测试优先级错误定位方法

基于程序行为特征的错误定位方法由于只孤立地看待每个程序实体,使其错误定位的效率受到影响,而回归测试错误定位又由于需要执行全部测试用例将大大增加开发和测试成本。针对以上问题,提出一种基于影响分析的回归测试优先级错误定位方法,该方法将联合依赖图、基于程序行为特征的错误定位方法和回归测试优先级进行有机结合。实验结果表明,与Ochiai,Tarantula,PPDG,CP和Naish等经典方法相比,该方法可更加有效地定位软件错误。     

基于马尔可夫模型的软件错误定位方法

软件调试是软件开发的重要环节.统计错误定位技术通过分析程序执行频谱来估计程序中错误所在的位置.针对不同类型的程序频谱,此类技术建立不同的启发式模型描述程序行为.已有研究表明,其准确度同目标错误和程序类型相关,且不存在某种普遍有效的技术.文中从单元测试的特性出发,探讨预测错误类型的可行性,并采用马尔可夫过程对错误类型进行预测,从错误定位技术备选集中选择适合的技术来实施.实验表明文中方法能够更快地定位程序错误.     

基于对角切片谱的小波神经网络水下目标识别

目前水下目标识别技术识别率与实时性两难现状的解决,对舰船水下辐射噪声的正确提取具有实际意义。为了使水下目标识别更切合作战实际需要,在得到稳定、可靠的目标识别率的同时,实现高效与实时性,提出了基于对角切片谱的小波神经网络水下目标识别系统。系统充分利用高阶谱既能抑制高斯噪声又包含丰富识别信息的特点以及小波神经网络具有自适应、自学习以及逼近特性和自动收缩平移功能的优点,对三类舰船的实测数据进行仿真,结果表明,三类舰船目标的平均识别率达到90.4%,同时收敛速度也比普通神经网络提高16.9%,证明系统在水下目标识别中具有很好的应用价值。     

一种回归测试后的错误定位方法

测试和调试之间的关系是极端密切的。回归测试是软件测试和维护过程中的一个重要活动。在程序中找出错误是一个复杂的过程，它涉及到理解程序的用途、结构、语意和导致错误的测试的相关特征。本文提出了一种基于Chopping技术进行错误定位的方法。这种方法反复利用调试信息和回归测试结果，通过从程序中抽取出与特定的语句有关的、 、相对原来的程序小得多的语句集，实现准确、快速的错误定位。