基于特征选择的软件缺陷报告严重性评估

针对Bugzilla缺陷跟踪系统的Eclipse项目软件缺陷报告数据集,使用特征选择和机器学习算法对向量化的原始数据进行特征降维、权重优化等处理,得到数据维度较低的优化数据集,并采用分类算法评估软件缺陷报告严重程度。通过对4种特征选择算法及4种机器学习算法处理结果的交叉对比表明,使用信息增益特征选择算法对原始数据集进行特征优化,并结合多项式贝叶斯算法对优化数据集进行训练与测试,可使软件缺陷报告严重性预测的AUROC值提高至0.767。     

开源软件缺陷报告自动摘要研究综述

在开源软件开发的维护阶段, 开源软件缺陷报告为开发人员解决缺陷提供了大量帮助。然而, 开源软件缺陷报告通常是以用户对话的形式编写, 一个软件缺陷报告可能含有数十条评论和上千个句子, 导致开发人员难以阅读或理解软件缺陷报告。为了缓解这个问题, 人们提出了开源软件缺陷报告自动摘要, 缺陷报告自动摘要可以减少开发人员阅读冗长缺陷报告的时间。本文以综述的方式对开源软件缺陷报告自动摘要的研究做了系统的归纳总结。首先, 根据摘要的表现形式, 将开源软件缺陷报告摘要分类为固定缺陷报告摘要和可视化缺陷报告摘要, 再将固定缺陷报告摘要研究方法分类为基于监督学习方法和基于无监督学习方法, 之后总结了基于监督学习和无监督学习的开源软件缺陷报告摘要生成的工作框架, 并介绍了开源软件缺陷报告摘要领域常用数据集、预处理技术和摘要评估指标。其次, 本文以无监督学习为切入点, 分类阐述和归纳了无监督开源软件缺陷报告摘要方法, 将无监督开源软件缺陷报告摘要方法分类为: 基于特征评分方法、基于深度学习方法、基于图方法和基于启发式方法, 并对每类方法进行讨论与分析。再次, 从缺陷报告摘要的实用性出发, 对现有的缺陷报告可视化摘要研究成果进行总结,并对固定缺陷报告摘要和可视化缺陷报告摘要的实用性做出分析。最后, 对现有研究成果及综述进行讨论和分析, 指出了开源软件缺陷报告摘要领域在缺陷报告数据集、抽取式摘要和黄金标准摘要三个方面面临的挑战和对未来研究的展望。     

面向用户的软件缺陷报告特征重要度分析

缺陷的及时反馈与修复是开源软件长久健康发展的基本保障, 面对每天提交的大量、包含多方面因素的开源软件缺陷报告, 很多缺陷报告因为描述遗漏或不准确, 而影响缺陷有效判定和缺陷修复进程; 而面对需要填报的复杂缺陷报告信息, 报告提交者也无法确定哪些属性是关键的、哪些需要重点描述致使提交缺陷报告质量不高. 综合文献对缺陷报告描述的5个维度28种特征进行分析, 按照维度间和维度内多特征两个角度对缺陷报告特征进行重要度排序对比, 结果显示按照维度分析: 文本特征和报告者经验特征两个维度的F1值和准确率指标最高, 而每个维度内特征也显示了不同重要度, 从而可以指导缺陷提交者规范缺陷报告提交, 也可以指导修复者进行缺陷判定和缺陷修复.     

基于缺陷报告分析的软件缺陷定位方法

在软件开发过程中,软件缺陷是不可避免的。在缺陷跟踪系统中,一个重要的问题是如何根据用户所提交的缺陷报告,进行缺陷的自动定位。本文在综合考虑缺陷报告与源代码文件结构相似性的基础上,进一步分析已修复缺陷报告、缺陷报告中的异常堆栈(StackTrace)信息对软件缺陷定位的作用,从而提高定位的精度。在Eclipse、AspectJ和SWT开源项目数据程序集上进行相关实验,并与Buglocator、BRTracer和BLUiR缺陷定位方法进行了比较分析,实验结果表明,本文方法能显著提高软件缺陷定位的精度。     

OSDR:一种开源软件的缺陷修复人推荐方法

对于大型开源软件项目来说,用户提交了海量缺陷报告,人工分发缺陷时会出现大量的错误分配。提出OSDR(Open Software Developer Recommendation)方法通过计算新缺陷报告和历史缺陷报告之间的文本相似度,基于K最近邻算法得到相似度最高的K个历史缺陷报告及其对应的修复人列表,再基于频率和社交网络图的各项指标对开发者专业能力进行评价。从Mozilla Firefox缺陷库中采集真实实验数据,比较不同社交网络指标在推荐修复人时的准确率与召回率。结果表明,推荐性能最高的指标是频率和出度,其准确率大约在0.6左右;Betweenness和Closeness的推荐效果最差;度、入度以及PageRank推荐效果良好。     

开源软件缺陷的跨项目相关问题推荐方法

GitHub是著名的开源软件开发社区,支持开发人员在开源项目中使用问题追踪系统来处理问题.在软件缺陷问题的讨论过程中,开发人员可能指出与该缺陷问题相关的其他项目问题(称为跨项目相关问题),为缺陷问题的修复提供参考信息.然而, GitHub平台中托管了超过2亿的开源项目和12亿个问题,导致人工识别和获取跨项目相关问题的工作极其耗时.提出为缺陷问题自动化推荐跨项目相关问题的方法 CPIRecom.为了构建预选集,采用项目之间历史相关问题对的数量和问题发布时间间隔筛选问题.其次,为了精准推荐,采用BERT预训练模型提取文本特征,分析项目特征.然后使用随机森林算法计算预选问题与缺陷问题的相关概率,最终根据相关概率排名得到推荐列表.模拟CPIRecom方法在GitHub平台的使用情况. CPIRecom方法的平均倒数排名达到0.603,前5项查全率达到0.715.     

自动分析软件缺陷报告间相关性的方法研究*

针对缺陷报告相关性分析的研究主要采用计算其文本信息相似度的方法使其查全率和查准率并不理想,提出了一种将结构化信息相似度与文本信息相似度计算相结合的方法,即同时提取出缺陷报告中的文本信息（包括主题和详细描述）以及结构化信息（包括补丁、异常堆栈和代码片段）,从缺陷外部表现和内部特征两个角度共同衡量缺陷报告间的相关性。通过对Eclipse系统中的1 000个缺陷报告进行实验,结果显示,增加结构化信息相似度计算,可以有效地将缺陷报告间相关性分析的查准率和查全率均提高到90%左右。     

基于二次传播的开源软件缺陷定位方法

为了提高开源软件缺陷定位的准确度,提出一种基于二次传播的开源软件缺陷定位方法TPA。将重启随机游走算法与标签传播算法相结合,在基于信息检索方法的基础上,从开源软件中各个模块的调用关系、模块风险度和历史缺陷报告三个方面分析缺陷存在的具体位置,将缺陷定位分为风险度传播和标签传播两个部分。通过软件模块之间的相关度和调用关系,结合开源软件的历史修改信息评估模块风险度;通过已修改的缺陷报告构造缺陷标签,并采用标签传播定位软件缺陷。在Eclipse 3.1缺陷报告数据集中,top-◢N◣ rank和MRR指标均高于同类缺陷定位方法。实验表明,TPA方法具有较高的准确度。     

重复软件缺陷报告检测方法综述

软件缺陷在软件的开发和维护过程中是不可避免的,软件缺陷报告是软件维护过程中重要的缺陷描述文档,高质量的软件缺陷报告可以有效提高软件缺陷修复的效率.然而,由于存在许多开发人员、测试人员和用户与缺陷跟踪系统交互并提交软件缺陷报告,同一个软件缺陷可能被不同的人员报告,导致了大量重复的软件缺陷报告.重复的软件缺陷报告势必加重人工检测重复缺陷报告的工作量,并造成人力物力的浪费,降低了软件缺陷修复的效率.以系统文献调研的方式,对近年来国内外学者在重复软件缺陷报告检测领域的研究工作进行了系统的分析.主要从研究方法、数据集的选取、性能评价等方面具体分析总结,并提出该领域在后续研究中存在的问题、挑战以及建议.     

基于信息检索的软件缺陷定位方法综述

基于信息检索的软件缺陷定位方法是当前软件缺陷定位领域中的一个研究热点.该方法主要分析缺陷报告文本和程序模块代码,通过计算缺陷报告和程序模块间的相似度,选取与缺陷报告相似度最高的若干程序模块,将其推荐给开发人员.对近些年国内外研究人员在该综述主题上取得的成果进行了系统的梳理和总结.首先,给出研究框架并阐述影响方法性能的3...     

基于高斯过程的缺陷定位方法

在软件系统中,缺陷定位是缺陷修复的一个关键环节,如果能将缺陷自动定位到很小的范围,将会极大地降低缺陷修复的难度.基于高斯过程提出了一种缺陷定位方法（GPBL）,即针对每个缺陷,向开发人员推荐这个缺陷可能存在于哪些源文件中,从而帮助开发人员快速修复缺陷.为了验证方法的有效性,采集了开源软件Eclipse 和Argouml 中的数据,实验结果表明,高斯过程缺陷定位的查全率和查准率平均分别为87.16%和78.90%.与基于LDA的缺陷定位方法进行比较,表明高斯过程更能准确定位缺陷的位置.     

基于知识图谱的跨项目安全缺陷报告预测方法

安全缺陷报告可以描述软件产品中的安全关键漏洞.为了消除软件产品的安全攻击风险,安全缺陷报告(security bug report, SBR)预测越来越受到研究人员的关注.但在实际软件开发场景中,需要进行软件安全漏洞预测的项目可能是来自新公司或属于新启动的项目,没有足够的已标记安全缺陷报告供在实践中构建此软件安全漏洞预测模型.一种简单的解决方案就是使用迁移模型,即利用其他项目已经标记过的数据来构建预测模型.受到该领域最近的两项研究工作的启发,以安全关键字过滤为思路提出一种融合知识图谱的跨项目安全缺陷报告预测方法KG-SBRP (knowledge graph of security bug report prediction).使用安全缺陷报告中的文本信息域结合CWE(common weakness enumeration)与CVE Details (common vulnerabilities and exposures)共同构建三元组规则实体,以三元组规则实体构建安全漏洞知识图谱,在图谱中结合实体及其关系识别安全缺陷报告.将数据分为训练集和测试集进行模型拟合和性能评估.所构建的模型...     

方法级别的细粒度软件缺陷定位方法

当软件缺陷报告在跟踪系统中被指派给开发人员进行缺陷修复之后,缺陷修复人员就需要根据提交的缺陷报告来进行软件缺陷定位,并做出相应的代码变更,以修复该软件缺陷.在缺陷修复的整个过程中,软件缺陷定位占用了开发人员大量的时间.提出了一种方法级别的细粒度软件缺陷定位方法MethodLocator,以提高软件修复人员的工作效率.MethodLocator首先对缺陷报告和源代码方法体利用词向量（word2vec）和TF-IDF结合的方法进行向量表示;然后,根据源代码文件中方法体之间的相似度对方法体进行扩充;最后,通过对扩充后的方法体和缺陷报告计算其余弦距离并排序,来定位为修复软件缺陷所需做出变更的方法.在4个开源软件项目ArgoUML、Ant、Maven和Kylin上的实验结果表明,MethodLocator方法优于现有的缺陷定位方法,它能够有效地将软件缺陷定位到源代码的方法级别上.     

基于代价极速学习机的软件缺陷报告分类方法

在所有的软件系统开发过程中,Bug的存在是不可避免的问题.对于软件系统的开发者来说,修复Bug最有利的工具就是Bug报告.但是人工识别Bug报告会给开发人员带来新的负担,因此,自动对Bug报告进行分类是一项很有必要的工作.基于此,提出用基于极速学习机的方法来对Bug报告进行分类.具体而言,主要解决Bug报告自动分类的3个问题：第1个是Bug报告数据集里不同类别的样本数量不平衡问题;第2个是Bug报告数据集里被标注的样本不充足问题;第3个是Bug报告数据集总体样本量不充足问题.为了解决这3个问题,分别引入了基于代价的有监督分类方法、基于模糊度的半监督学习方法以及样本迁移方法.通过在多个Bug报告数据集上进行实验,验证了这些方法的可行性和有效性.     

面向软件安全性缺陷的开发者推荐方法

软件开发与维护过程中常会出现一些安全性缺陷,这些安全性缺陷会给软件和用户带来很大的风险.安全性缺陷在修复过程中,其修复级别和质量要求往往高于一般性的缺陷,因此,推荐出富有安全性经验的开发者及时有效地修复这些安全性缺陷非常重要.现有的开发者推荐技术在推荐开发者时仅仅考虑了开发者的历史开发内容,很少考虑到开发人员的安全性缺陷修复经验和修复质量等因素,所以这些技术不适用于安全性缺陷的开发者推荐.本文针对安全性缺陷的修复提出了一种有效的软件开发者推荐方法SecDR.SecDR在推荐开发者时不仅考虑了开发者的历史开发内容（与安全性相关）,还分析了开发者的修复质量和历史修复缺陷的复杂度等因素.此外,SecDR还实现了开发者的多经验级别推荐：推荐初级开发者修复简单的安全性缺陷,高级开发者修复复杂的安全性缺陷.本文在三个开源项目（Mozilla,Libgdx,ElasticSearch）上分别对SecDR推荐开发者进行有效性验证.通过对比实验证明,SecDR针对安全性缺陷推荐开发者相比于其他方法（如：DR_PSF）的推荐精度平均高出19%~42%.另外,实验对比了SecDR与实际开发人员的分配情况,结果显示SecDR可以更好地规避不合理的软件开发者的推荐.     

基于信息检索的缺陷定位:问题、进展与挑战

缺陷的存在,会影响软件系统的正常使用甚至带来重大危害.为了帮助开发者尽快找到并修复这些缺陷,研究者提出了基于信息检索的缺陷定位方法.这类方法将缺陷定位视为一个检索任务,它为每个缺陷报告生成一份按照程序实体与缺陷相关度降序排序的列表.开发者可以根据列表顺序来审查代码,从而降低审查成本并加速缺陷定位的进程.近年来,该领域的研究工作十分活跃,在改良定位方法和完善评价体系方面取得了较大进展.与此同时,为了能够在实践中更好地应用这类方法,该领域的研究工作仍面临着一些亟待解决的挑战.对近年来国内外学者在该领域的研究成果进行系统性的总结:首先,描述了基于信息检索的缺陷定位方法的研究问题;然后,分别从模型改良和模型评估两方面陈述了相关的研究进展,并对具体的理论和技术途径进行梳理;接着,简要介绍了缺陷定位的其他相关技术;最后,总结了目前该领域研究过程中面临的挑战并给出建议的研究方向.     

缺陷报告质量研究综述

在软件开发和维护过程中,缺陷修复人员通常根据由终端用户或者开发/测试者提交的缺陷报告来定位和修复缺陷.因此,缺陷报告本身的质量对修复人员能否快速准确定位并修复缺陷具有重要的作用.围绕缺陷报告质量的刻画及改进,研究人员开展了大量的研究工作,但尚未进行系统性的归纳.旨在对这些工作进行系统性地梳理,展示该领域的研究现状并为未来的研究方向提供参考意见.首先,总结了已有缺陷报告存在的质量问题,如关键信息缺失、信息错误等;接着,总结了对缺陷报告质量进行自动化建模的技术;然后,描述了一系列对缺陷报告质量进行改进的方法;最后,对未来研究可能面临的挑战和机遇进行了展望.     

机房管理软件漏洞研究与防止

针对于机房计费管理软件实际运行缺陷,依据软件加密解密理论,运用反汇编技术,从客户端和服务器端对软件进行代码分析,指出了机房管理软件的设计漏洞。结合软件存在的漏洞,提出了机房管理软件防止漏洞的对策和建议,从而提升软件安全设计与管理意识。