基于傳播鏈的缺陷定位及修復(fù)技術(shù)研究.pdf

1、缺陷作為軟件系統(tǒng)設(shè)計和維護過程中不可避免的產(chǎn)物，隨著軟件系統(tǒng)的規(guī)模和復(fù)雜程度的增加也在不斷增加。將軟件缺陷的定位與修復(fù)工作進行自動化，對于提升軟件調(diào)試效率以及軟件質(zhì)量有著重要意義。多年來學(xué)術(shù)界和工業(yè)界一直致力于高效的、準(zhǔn)確的缺陷定位和自動修復(fù)技術(shù)的研究，取得了不少進展。然而由于軟件缺陷作用機理的復(fù)雜性，目前的缺陷定位和自動修復(fù)技術(shù)仍然面臨很大挑戰(zhàn)。本文基于軟件執(zhí)行過程中錯誤的傳播過程，對現(xiàn)有的缺陷定位技術(shù)以及基于缺陷定位的自動修復(fù)技術(shù)修

2、復(fù)效果進行研究分析，并針對缺陷定位、補丁生成以及補丁驗證三個方面，研究基于測試用例聚類的缺陷定位優(yōu)化技術(shù)、基于可疑代碼集過濾的程序自動修復(fù)技術(shù)以及基于測試用例分組的迭代修復(fù)技術(shù)，提出了一系列提高缺陷定位能力和自動修復(fù)能力的優(yōu)化技術(shù)，并通過對大型開源軟件真實歷史錯誤進行缺陷定位和修復(fù)實驗，依據(jù)科學(xué)統(tǒng)計和度量方法驗證了這些優(yōu)化技術(shù)的效能。論文的主要研究工作及創(chuàng)新點如下：
　　1)從缺陷容忍和缺陷排除的角度出發(fā)，對現(xiàn)有的程序自動修復(fù)工具

3、的修復(fù)效果進行分析
　　在研究領(lǐng)域，缺陷容忍和缺陷排除是兩類主流的提升軟件可靠性和安全性的方式。現(xiàn)有的程序自動修復(fù)工具均專注于通過補丁生成的方式來修復(fù)目標(biāo)程序暴露出來的故障，卻忽略了對修復(fù)效果的分析研究。本文通過收集兩種主流的軟件自動修復(fù)工具：Genprog以及CETI所生成的修復(fù)補丁，分析各個修復(fù)補丁中所修改的代碼與目標(biāo)程序中的軟件缺陷之間的關(guān)聯(lián)性，研究現(xiàn)有修復(fù)工具的修復(fù)效果是傾向于實現(xiàn)缺陷容忍還是缺陷排除。此外，本文還提出了缺

4、陷復(fù)雜程度和錯誤深度的概念，通過缺陷所涉及的代碼數(shù)來簡單表示缺陷的復(fù)雜程度，以及通過從缺陷到失效所經(jīng)過的傳播鏈的長度和缺陷所影響的錯誤傳播鏈的數(shù)量來定義程序中所包含錯誤的深度，并分析統(tǒng)計了缺陷的復(fù)雜程度、錯誤深度與最終修復(fù)效果（生成補丁是屬于缺陷容忍還是缺陷排除？）之間的關(guān)聯(lián)程度。分析結(jié)果表明，現(xiàn)有程序自動化修復(fù)工具更多地是以缺陷容忍方式而不是缺陷排除方式來修復(fù)目標(biāo)程序，缺陷的復(fù)雜程度越低、錯誤深度越小，就越可能通過缺陷排除的方式進行修

5、復(fù)，反之，則只能通過缺陷容忍的方式進行修復(fù)。
　　2)提出了基于測試用例聚類的缺陷定位技術(shù)優(yōu)化方法
　　基于程序譜的缺陷定位技術(shù)（SFL）是目前最為流行的一種缺陷定位技術(shù)，然而由于其是根據(jù)測試用例集來進行統(tǒng)計定位缺陷的，它的定位精度必然受到巧合正確性現(xiàn)象（coincidental correctness）的影響。巧合正確性是指在測試用例執(zhí)行過程中，缺陷所在代碼被執(zhí)行，但缺陷并未被激活或錯誤的傳播并未導(dǎo)致失效的情況，由于SFL

6、是根據(jù)執(zhí)行測試用例所覆蓋的代碼以及執(zhí)行結(jié)果來統(tǒng)計得到各個程序代碼為缺陷所在的可疑度，巧合正確的測試用例越多，其定位缺陷的精度就越受影響。本文通過對部分缺陷程序進行缺陷定位實驗，觀察到在巧合正確的測試用例之間，測試用例執(zhí)行過程中的錯誤的傳播鏈之間具有很高的相似性，基于這個觀測結(jié)果，假設(shè)在執(zhí)行所有巧合正確的測試用例時，其行為之間均具有很高的相似度，并提出了一種基于聚類分析的缺陷定位優(yōu)化方法TSAR(Test case Selection A

7、nd Reconsitution)，通過將測試用例進行聚類，并基于聚類來構(gòu)建新的覆蓋矩陣來進行缺陷定位的可疑度計算，從而盡可能地削弱巧合正確性現(xiàn)象對SFL的定位精度的影響。實驗結(jié)果表明，在大部分情況下，通過TSAR能有效提高SFL的定位精度。
　　3)提出了基于可疑代碼集過濾的程序自動修復(fù)技術(shù)優(yōu)化方法
　　目前，自動化的程序修復(fù)技術(shù)往往是通過修改一處或多處的代碼來產(chǎn)生修復(fù)補丁，這些可進行修改的代碼集合通常是通過缺陷定位技術(shù)來

8、得到的,且被稱為可疑代碼集。然而，現(xiàn)有的可疑代碼集中往往包含大量與成功修復(fù)無關(guān)的代碼，這些代碼影響了自動修復(fù)的效率。本文提出了一種過濾可疑代碼集中無用代碼的方法SFCSF(Suspicious Faulty Code Snippet Filtering)，在保證修復(fù)成功率的同時可以有效地減少可疑代碼集的大小。SFCSF依托于基于程序譜的缺陷定位（SBFL）技術(shù)來獲得各個代碼的可疑值?；阱e誤的傳播鏈，SFCSF只從可疑代碼集中過濾出在錯

9、誤傳播鏈上那些可疑值即將發(fā)生變化的節(jié)點處代碼作為過濾后的可疑代碼集進行自動修復(fù)。實驗結(jié)果表明了SFCSF在大多數(shù)情況下能夠大大提高了自動修復(fù)工具的修復(fù)效率，但同時，SFCSF的有效性也受到了測試用例集的制約：程序譜過于相似的測試用例集將使得SFCSF失效。
　　4)提出了基于測試用例分組的迭代修復(fù)技術(shù)
　　在補丁驗證階段，自動化的程序修復(fù)技術(shù)往往使用測試用例集來驗證所生成補丁的有效性:只有使得所有測試用例的執(zhí)行結(jié)果均正確的補

10、丁才是正確的修復(fù)補丁。這種驗證方式表明現(xiàn)有的自動化的程序修復(fù)技術(shù)仍是基于缺陷排除的思想來生成并驗證補丁的，而忽略了部分修復(fù)的可能性。而本文之前的研究表明，修復(fù)結(jié)果大部分是缺陷容忍的。自動修復(fù)技術(shù)的目標(biāo)與結(jié)果之間的矛盾性使得修復(fù)的成功率和效率受到很大影響，特別是針對復(fù)雜缺陷，現(xiàn)有的自動修復(fù)技術(shù)的修復(fù)效果并不理想。本文從實現(xiàn)缺陷容忍的角度出發(fā)，提出了一種基于測試用例分組的迭代修復(fù)方法，該方法根據(jù)測試用例的代碼執(zhí)行信息將測試用例進行分組，并基