软件错误定位研究综述

错误定位是软件调试中的一个热点问题,旨在高效地检测出软件错误。首先根据研究方法的不同,将已有错误定位方法从轻量级和重量级两个角度进行分类并进行比较。轻量级错误定位技术不涉及程序依赖关系分析,在程序执行覆盖信息的基础上用统计学或数据挖掘等方法找出可疑错误代码的集合来定位错误;重量级错误定位技术涉及程序依赖关系分析,主要分析数据依赖、控制依赖关系或使用程序切片等来识别可疑代码。然后,总结了常用的评测数据集和评测标准。最后,对错误定位的未来研究趋势进行了展望。     

通过增大边际权重提高基于频谱的错误定位效率

基于频谱的错误定位技术通常利用覆盖信息来求出程序中每条语句的可疑度,并将语句按照可疑度降序排序以寻找错误语句.文中对已有的基于频谱的错误定位算法进行改进,将失败测试用例的边际权重引入到可疑度计算的过程中,即针对某一特定语句,令失败测试用例的权重随着其对该语句覆盖次数的增加而增大.实验结果表明,相对于其它方法,文中提出的方法对错误定位效率有一定的促进作用,即只需检查更少的语句即可找到出错位置.     

基于基因表达式编程的错误定位方法

错误定位是软件调试中最重要且最耗时的部分,错误定位中的任何改进都可以大大降低软件成本,而其中秩函数的选择问题则尤为关键。结合基因表达式编程技术以及基于频谱的错误定位算法,找到适应程序的高效秩函数,提出了一种新的错误定位方法。从程序测试用例的覆盖信息中提取出四种类型的子集信息;通过基因表达式编程训练出适应程序的最优秩函数;利用秩函数计算出每条语句的可疑度值,并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,将训练出的秩函数与已经提出的秩函数（如Tarantula,Ochiai等）进行比较分析,结果表明,基于基因表达式编程的错误定位方法具有更精确的错误定位效果和更显著的定位效率。     

基于路径分析和信息熵的错误定位方法

软件错误定位是一项耗时又费力的工作,因此如何提高软件错误定位的自动化程度一直以来都是软件工程领域研究的热点.现有的基于频谱的错误定位方法很少利用程序的上下文信息,而程序的上下文信息对错误定位至关重要.针对这一问题,提出了一种基于路径分析和信息熵的错误定位方法FLPI.该方法在基于频谱信息技术的基础上,通过对所有执行路径...     

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.     

C语言常见错误分析

C语言功能强大、使用广泛,但是要学好、用好C语言并不容易。尤其英语水平相对较弱的学生,在程序出现错误时很难定位错误原因。将常见的错误类型列举出来,同时给出解决方案,供学生学习时参考。     

自动化软件错误定位技术研究进展

调试过程中代价最昂贵和最耗时的活动之一就是定位错误.为了辅助开发人员进行程序错误的定位和修正,自动化错误定位技术通过对源程序、测试结果以及各种程序行为特征信息的计算分析,给出造成故障的软件缺陷在源代码中的可能位置.文中对现有错误定位技术进行了分类,介绍了各种代表性技术的原理以及建模方法,并给出了常用的评测基准集和评价标...     

基于关联挖掘的软件错误定位方法

基于覆盖率的错误定位(Coverage Based Fault Localization,CBFL)方法旨在通过分析程序执行的结果预测错误信息,是一种行之有效的错误定位方法.然而,CBFL方法中代码覆盖率的独立统计忽略了程序内存在的复杂控制依赖和数据依赖,从而忽视了语句间的语义关系,影响错误定位的准确性.该文借助实例重点分析了基于代码覆盖率所得到的错误可疑度与错误代码的表现关系,指出现有CBFL方法的不足是片面地将基于覆盖率的错误可疑度直接作为错误代码判定的依据;提出程序失效规则及基于覆盖向量的覆盖信息分析模型,并在此模型基础之上,指出高可疑代码与错误代码在执行路径上的覆盖一致性,进而提出用以挖掘与高可疑代码相关联的错误代码的频繁集求解方法.以SIR基准程序为实验对象建立的受控实验结果表明,相比之前的研究,文中方法在一定程度上能够改进错误定位结果.     

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.     

面向众包软件开发的错误定位方法

在软件开发中,错误定位是修复软件缺陷的必要前提.为此,研究者们提出了一系列自动化的错误定位方法.这些方法利用了测试用例运行时的覆盖路径和运行结果等信息,大幅减少了定位错误代码的难度.在竞争性众包软件开发中,往往存在多个竞争性实现（解决方案）,提出一种专门面向众包软件工程的错误定位方法.主要思想是,在定位错误语句时,将其多个竞争性实现作为参考程序.针对程序中的各个语句,在参考程序中搜索参考语句,并利用参考语句计算其错误概率.给定一个错误程序和相应的测试用例,首先运行测试用例并使用广泛流行的基于频谱的错误定位方法计算其初始错误概率.然后,根据此语句与其参考语句的相似性调整错误概率.在118个真实的错误程序上进行实验,结果表明所提方法相比基于频谱的方法,定位错误的成本降低了25%以上.