增强上下文的错误定位技术
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作者简介:

张卓(1984-),男,山东蓬莱人,博士生,主要研究领域为程序切片,程序测试,深度学习;谭庆平(1965-),男,博士,教授,博士生导师,主要研究领域为软件工程,软件容错技术,系统软件;毛晓光(1970-),男,博士,教授,博士生导师,CCF杰出会员,主要研究领域为可信软件,软件维护与演化;雷晏(1985-),男,博士,副教授,CCF专业会员,主要研究领域为软件错误定位,软件自动修复;常曦(1979-),女,博士,副教授,CCF专业会员,主要研究领域为程序测试,程序分析;薛建新(1980-),男,博士,讲师,CCF专业会员,主要研究领域为并发理论,程序分析.

通讯作者:

雷晏,E-mail:yanlei.cs@outlook.com

基金项目:

国家自然科学基金(61602504,61672529,61379054,61502296)


Effective Fault Localization Approach Based on Enhanced Contexts
Author:
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Fund Project:

National Natural Science Foundation of China (61602504, 61672529, 61379054, 61502296)

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    摘要:

    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.

    Abstract:

    Fault localization is a process to determine the root causes of abnormal behavior of a faulty program. Most existing fault localization approaches usually utilize coverage information of test cases to identify a set of isolated statements responsible for a failure, but do not show how these statements act on each other to cause the failure. Thus, this study proposes Context-FL:An approach enhancing contexts for these existing localization approaches by constructing contexts for fault localization optimization. Specifically, Context-FL uses dynamic slicing technology to construct a context showing how data/control dependence propagates to cause the faulty output. Then, it adopts suspiciousness evaluation to distinguish the elements of the context in terms of the suspiciousness being faulty. Finally, Context-FL outputs the context with suspiciousness as the localization result. The empirical results show that the proposed approach significantly outperforms 8 state-of-the-art fault localization techniques.

    参考文献
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引用本文

张卓,谭庆平,毛晓光,雷晏,常曦,薛建新.增强上下文的错误定位技术.软件学报,2019,30(2):266-281

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  • 收稿日期:2017-11-06
  • 最后修改日期:2018-08-11
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  • 在线发布日期: 2019-01-26
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