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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
增强上下文的错误定位技术
Effective Fault Localization Approach Based on Enhanced Contexts
投稿时间:2017-11-06  修订日期:2018-08-11
DOI:10.13328/j.cnki.jos.005677
中文关键词:  错误定位  上下文  动态切片  SFL  可疑值
英文关键词:fault localization  context  dynamic slice  SFL  suspiciousness
基金项目:国家自然科学基金(61602504,61672529,61379054,61502296)
作者单位E-mail
张卓 国防科技大学 计算机学院, 湖南 长沙 410072  
谭庆平 国防科技大学 计算机学院, 湖南 长沙 410072  
毛晓光 国防科技大学 计算机学院, 湖南 长沙 410072  
雷晏 重庆大学 大数据与软件学院, 重庆 400044
信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学), 重庆 400044 
yanlei.cs@outlook.com 
常曦 上海第二工业大学 计算机与信息工程学院, 上海 200127  
薛建新 国防科技大学 计算机学院, 湖南 长沙 410072
上海第二工业大学 计算机与信息工程学院, 上海 200127 
 
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中文摘要:
      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.
英文摘要:
      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.
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