基于词频-逆文件频率的错误定位方法

错误定位方法大多通过分析语句覆盖信息来标识出导致程序失效的可疑语句.其中,语句覆盖信息通常以语句执行或语句未执行的二进制状态信息来表示.然而,该二进制状态信息仅表明该语句是否被执行的信息,无法体现该语句在具体执行中的重要程度,可能会降低错误定位的有效性.为了解决这个问题,提出了基于词频-逆文件频率的错误定位方法.该方法采用词频-逆文件频率技术识别出单个测试用例中语句的影响程度高低,从而构建出具有语句重要程度识别度的信息模型,并基于该模型来计算语句的可疑值.实验结果表明,该方法大幅提升了错误定位的效能.     

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.     

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.     

组合认知复杂度的程序谱软件错误定位方法

基于程序谱的软件错误定位(spectrum-based fault localization,SBFL)技术收集测试用例结果和语句覆盖信息,用以计算每条语句的可疑度值.认知复杂度是软件复杂性度量工具,其值高的代码较易出错.为提升错误定位性能,提出一种语句级认知复杂度和SBFL相组合的方法对语句排序.当多条语句可疑度值相等时,新方法优先检查认知复杂度高的语句.测试数据集有925个错误版本,包含Java、C和C++项目.实验结果证实,加入认知复杂度后,传统的SBFL技术能减少待排查语句.     

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。     

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。     

面向软件错误定位与理解的测试执行离散特征筛选

软件错误定位与错误理解是软件调试过程中的重要步骤,然而调试人员利用基于覆盖分析的软件错误定位获取的可疑度,从高到低静态分析每条程序语句的检查方式,与实际软件调试过程并不相符。为了能够筛选更有助于理解错误根源的测试执行,尤其是致使程序失效的失效执行,帮助调试人员进行动态差异化分析,针对失效执行提出基于高可疑度覆盖率、揭示错误潜力和覆盖语句可疑度离散特征的3种优先级策略,针对成功执行提出加权余弦相似度匹配策略。通过将3种失效执行优先级策略与随机选择在常用错误定位技术中进行实验对比,验证了基于覆盖语句可疑度离散特征的失效执行筛选策略能够对筛选前后的错误理解工作量变化产生更强的积极影响和更弱的消极影响,并能够在相同工作量下理解更多的错误,进而更有助于将错误定位结果应用于错误根源的理解。     

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.     

HSFal: Effective fault localization using hybrid spectrum of full slices and execution slices

Most of the existing fault localization approaches use execution coverage of test cases to isolate the suspicious codes that likely contain faults. Program slicing can extract the dependencies of program entities with respect to a specific criterion. Therefore this technique is expected to have a beneficial effect on fault localization. In this paper, we propose a novel approach using a hybrid spectrum of full slices and execution slices to improve the effectiveness of fault localization. In particular, our approach firstly computes full slices of failed test cases and execution slices of passed test cases respectively. Secondly it constructs the hybrid spectrum by intersecting full slices and execution slices. Finally it computes the suspiciousness of each statement in the hybrid slice spectrum and generates a fault location report with descending suspiciousness of each statement. We also implement our proposed approach in our prototype tool HSFal by Java programming language. To verify the effectiveness of our approach, we performed an empirical study by the prototype on several widely used open source programs. Our approach is compared with eight representative coverage-based and slice-based fault localization approaches. Final experimental results show that our proposed approach is more effective in fault localization than other compared approaches, and can reduce almost 2.98–31.79% of the average cost of examined code significantly.     

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.     

失效上下文统计分析的软件故障定位方法

针对程序切片方法不提供语句的可疑程度描述,而覆盖分析方法不能充分分析程序元素间的相互影响等问题,提出上下文统计分析的软件故障定位方法。首先,将源程序转换为抽象语法树和程序依赖图;接下来,插桩程序,收集运行时信息;然后,根据失效点,执行按需的反向动态切片,确定失效产生的上下文;最后,对于反向动态切片中的节点,统计计算可疑度,输出带可疑度排序的动态程序切片。该方法不但描述了失效产生的上下文,还计算上下文中各个语句的可疑度。实验结果表明,所提方法与单一的覆盖分析方法相比,平均Expense降低了1.3%,与单一的切片方法相比,平均Expense降低了5.6%,所提方法可以有效辅助开发人员定位与修正软件缺陷。     

Effective software fault localization using predicted execution results

Software has become ubiquitous in our daily lives, and with its increasing functionality and complexity comes a frequently tedious and prolonged debugging process. Of the three activities in program debugging (failure detection, fault localization, and bug fixing), the focus of this paper is on the first, failure detection, under the condition that there is no test oracle that can be used to automatically determine the success or failure of all the executions. More precisely, the outputs for many executions have to be verified manually, or the expected outputs are not even available. We want to determine whether there is a solution to help programmers predict the execution results. How good are these predicted results when they are used to help programmers find the locations of bugs? A framework is proposed to reduce the effort on output verification using a strategy based on the Hamming distance or K-Means clustering to predict results of test executions. Such data and the statement coverage of each test case are used to compute the suspiciousness of each statement according to a fault localization technique and produce a ranking for examination to locate bugs. Case studies using 22 programs and seven fault localization techniques were conducted to evaluate the fault localization effectiveness of the proposed framework on 1203 faulty versions, some of which have a single bug and others with multiple bugs. A discussion on factors that may affect the accuracy of execution result prediction and the resulting fault localization effectiveness is also presented. Our data suggests that, in general, with respect to fault localization techniques using execution results verified against the expected outputs, those using predicted execution results can be even more effective than (by examining a smaller number of statements to locate the first faulty statement) or as good as the former (the verified).     

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。     

一种基于信息量的缺陷定位方法

缺陷定位是软件调试过程中的重要环节,它通过利用程序信息和测试信息来定位软件中的错误.借助于事件信息量,提出一种基于事件信息量的缺陷定位方法——SIQ(suspiciousness based on information quantity).SIQ方法根据测试信息中不同事件的类型及其发生的概率,结合语句的执行信息,动态计算和调整缺陷定位的结果.通过大量的实验分析和对比,SIQ方法在多个数据集上表现出了很好的稳定性,与几种现有的缺陷定位方法相比,SIQ方法的缺陷定位效果也更加准确.