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计算机工程与设计 2024年第1期45卷 88-94页

作者：董兰洪玫伍佳四川大学计算机学院(软件学院) 四川成都610065

为能正确高效地生成修复补丁,针对Java程序中出现频率较高的条件语句相关缺陷修复问题,将启发式搜索方法与语义约束求解方法相结合,提出一个有针对性、更高效的解决方案。针对条件语句缺失错误,采用基于组件的程序合成技术,合成满足约... 详细信息

为能正确高效地生成修复补丁,针对Java程序中出现频率较高的条件语句相关缺陷修复问题,将启发式搜索方法与语义约束求解方法相结合,提出一个有针对性、更高效的解决方案。针对条件语句缺失错误,采用基于组件的程序合成技术,合成满足约束的候选条件语句;针对条件语句逻辑表达式错误,采用变异技术,生成候选逻辑表达式;针对条件语句逻辑表达式错误中,不能用变异技术修复的缺陷,使用基于组件的约束求解方法生成候选补丁。实验结果表明,所提方法有更高的补丁召回率和准确率。

关键词：程序自动修复变异分析约束求解程序合成条件语句缺陷补丁生成软件调试

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结合上下文优化策略和大语言模型的程序自动修复方法研究

结合上下文优化策略和大语言模型的程序自动修复方法研究

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作者：李亚龙北京化工大学

学位级别：硕士

程序自动修复技术,通过自动化手段分析和解决软件的错误、漏洞或缺陷,极大地提高了软件开发和维护的效率。近年来,随着深度学习技术的迅猛发展,基于深度学习的程序自动修复技术提升了程序自动修复的性能。尽管如此,这项技术仍面临一些挑... 详细信息

程序自动修复技术,通过自动化手段分析和解决软件的错误、漏洞或缺陷,极大地提高了软件开发和维护的效率。近年来,随着深度学习技术的迅猛发展,基于深度学习的程序自动修复技术提升了程序自动修复的性能。尽管如此,这项技术仍面临一些挑战,比如依赖大量高质量数据及准确率仍然不高的问题。最近,大语言模型(Large Language Models,LLMs)在自然语言处理和人工智能领域取得了突破性成果,大语言模型具有较强的泛化性能,为解决这些挑战提供了新思路。本文设计一种结合上下文优化策略和大语言模型的程序自动修复方法Code Fixer,上下文优化策略使用基于树的长短期记忆网络(Tree-LSTM)模型学习错误语句与其上下文之间的相关性,为大语言模型提供的错误语句相关的上下文信息;探索提示工程在程序修复领域的应用,使用链式提示将程序修复分为错误分析和补丁生成两个子阶段,提高程序修复过程的透明性,在补丁生成时融合思维树和模型微调来提升补丁的质量与可靠性,并使用自我评估一致性策略对候选补丁进行优化。为评估Code Fixer的程序修复性能,本文在Defects4J V1.2数据集的395个错误上开展实验,实验结果显示,Code Fixer修复了92个错误。为验证Code Fixer的通用性,在Quix Bugs的Java和Python两种编程语言上验证,结果都优于当前的自动修复技术。

关键词：程序自动修复大语言模型上下文优化补丁生成

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基于机器学习的自动程序修复方法研究

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作者：黄颖中国矿业大学

学位级别：硕士

在软件开发过程中,软件缺陷难以避免,而软件缺陷修复是保证软件质量的重要手段之一。但是随着软件的规模和复杂度的上升,传统的软件缺陷修复方法面临能力不足和成本昂贵等问题。因此,研究人员提出基于机器学习的自动软件修复方法来提升... 详细信息

在软件开发过程中,软件缺陷难以避免,而软件缺陷修复是保证软件质量的重要手段之一。但是随着软件的规模和复杂度的上升,传统的软件缺陷修复方法面临能力不足和成本昂贵等问题。因此,研究人员提出基于机器学习的自动软件修复方法来提升程序修复的自动化程度。基于机器学习的自动软件修复方法可以降低修复成本,还可以无需人工干涉而自动修复软件缺陷,研究基于机器学习的自动软件修复方法对缺陷修复领域的理论研究和实际应用有重要意义。国内外的研究人员已经对基于机器学习的自动软件修复方法中的补丁生成与补丁验证等方面都进行了深入研究,但是仍然存在一些问题需要解决:（1）基于深度学习的软件修复方法对于不同类型缺陷的修复偏好仍不明确,因此不能充分发挥深度学习模型的作用,以提高修复效率;（2）目前的大部分自动程序修复方法都是使用测试套件来对生成的修复补丁进行验证,一次完整的程序修复需要的时间开销巨大。本文针对以上存在的不足,提出了对应的研究方法:（1）从两个角度出发研究深度学习方法对不同类型缺陷的修复偏好,包括在缺陷分类的基础上,研究基于深度学习的软件自动修复方法对不同类型的缺陷是否有不同的修复偏好,以及比较分析不同学习模型对于修复不同类型缺陷的偏好有何不同。实验结果表明,基于深度学习的软件自动修复方法对于三种类型的缺陷的修复偏好最为明显,包括IF语句类型、方法语句类型、return语句类型的缺陷,而且基于不同学习模型的方法对不同类型缺陷的修复偏好也有所不同。（2）提出了一种结合Doc2Vec和BERT嵌入技术的补丁验证方法,用于补丁排序。该方法首先使用训练好的Doc2Vec模型计算自动程序修复工具生成的补丁代码与错误代码片段的余弦相似性,并根据相似性大小将所有补丁按照降序排序,并选择相似性高于阈值的补丁;同时使用BERT模型对自动程序修复工具生成的错误代码-补丁代码对分类,根据分类结果过滤掉由Doc2Vec模型挑选出的补丁集合中的错误补丁。实验在15种自动程序修复工具生成的补丁集合上对该方法进行了验证并使用该方法对5个自动修复工具生成的补丁进行了过滤,实验结果表明本文方法可以有效验证补丁正确性,提高补丁验证的效率。（3）设计并实现了一个基于深度学习的自动程序修复工具。该工具可以根据不同的缺陷类型,使用不同的基于深度学习的方法为缺陷生成补丁,并对生成的补丁进行排序,最后进行补丁验证。该论文有图26幅,表13个,参考文献124篇。

关键词：自动程序修复深度学习模型补丁生成嵌入技术补丁验证

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基于搜索的软件缺陷自动修复关键技术研究

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作者：刘桂壮北京交通大学

学位级别：硕士

随着软件需求和规模的不断增长,软件缺陷成为了影响软件质量的重要因素。然而在软件开发的过程中,软件缺陷是不可避免的。研究表明,软件缺陷的修复占据了软件开发一半以上的时间以及约90%的经济成本。因此,为了降低人员负担和维护成本,... 详细信息

随着软件需求和规模的不断增长,软件缺陷成为了影响软件质量的重要因素。然而在软件开发的过程中,软件缺陷是不可避免的。研究表明,软件缺陷的修复占据了软件开发一半以上的时间以及约90%的经济成本。因此,为了降低人员负担和维护成本,对缺陷自动修复技术的研究显得尤为重要。为了研究高效的缺陷自动修复方法,研究者从缺陷定位、补丁生成以及验证等方面展开研究。然而,缺陷自动修复技术仍然面临着以下两大挑战:修复粒度过粗问题和搜索效率过低问题。现有的缺陷自动修复方法主要是基于语句级别,通过复用程序中的语句达到修复的目的。已有研究表明,该类方法修复粒度过粗,可能无法找到正确的修复成分。正确的修复成分往往以比语句更细的粒度存在(例如:表达式)。此外,当以细粒度修复时,搜索空间急剧膨胀(约400倍)。此时算法的搜索能力明显不足,难以直接应用。为解决上述挑战,本文基于程序语法树和遗传编程展开研究。主要研究内容如下:1.针对修复粒度过粗问题,提出了基于表达式的补丁生成方法(Tiny Repair)。该方法对已有的缺陷定位技术进行改进,将缺陷分批次处理。利用语法树将程序进行分解,定义了16种数据结构提取修复材料,并设计了类型过滤、上下文感知策略以分配修复成分。本文提出了动态补丁合成方法,该方法直接在语法树上合成补丁,实现细粒度修复,同时引入了第三方数据源指导修复。2.针对搜索效率过低问题,提出了基于细粒度补丁搜索的自动修复方法。本文根据补丁表示选择了适应细粒度修复的算法:多目标进化算法和随机算法。并基于两种算法,提出了自动修复方法MSRepair和RSRepair。在实验表明MSRepair明显优于RSRepair的基础上,融合其它多目标进化算法实现了扩展方法MSRepair。此外,本文提出了基于最长公共子序列(LCS)的排序技术,用于候选补丁的预处理。3.为验证细粒度修复的有效性,本文共设计了5个实验,在数据集Defects4j上,对所提出的方法进行了系统性验证。实验表明,Tiny Repair方法生成了36个正确补丁,准确率高达73.5%;MSRepair方法正确修复了26处错误,准确率为62%;相较修复方法Gen Prog,MSRepair在修复数量和准确率方面分别提高了4.2倍和2.3倍。

关键词：细粒度缺陷自动修复补丁生成多目标进化遗传编程补丁搜索

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程序自动修复:关键问题及技术

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软件学报 2019年第2期30卷 244-265页

作者：李斌贺也平马恒太中国科学院大学北京100049 基础软件国家工程研究中心(中国科学院软件研究所) 北京100190 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190

程序自动修复技术能够有效地降低软件维护成本,是近年来学术研究的热点问题.待修复程序规约的刻画,对自动修复过程具有至关重要的作用.从规约的角度对程序自动修复问题和技术进行了分析梳理.从待修复程序是否具有完整的程序规约,将现有... 详细信息

程序自动修复技术能够有效地降低软件维护成本,是近年来学术研究的热点问题.待修复程序规约的刻画,对自动修复过程具有至关重要的作用.从规约的角度对程序自动修复问题和技术进行了分析梳理.从待修复程序是否具有完整的程序规约,将现有修复问题分为不完全规约、完全规约和半完全规约这3大类待修复问题.以3类抽象问题为线索,梳理了不同前提假设下修复技术面临的核心问题、问题之间的联系和技术体系中的逻辑关系.分析了不完全规约程序修复问题中高精度补丁生成、规约补全和补丁择优等问题,梳理了完全规约程序修复问题中内存泄漏、资源泄露、并发错误中的数据竞争、原子性违背、顺序违背和死锁,配置错误以及特定性能错误等具体问题及研究进展,整理了半完全规约程序修复问题中多种形式的修复具体问题及研究进展.最后分析了程序自动修复面临的机遇和挑战.

关键词：程序自动修复静态分析程序规约补丁生成测试集

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一种面向ATL模型转换程序的自动化缺陷修复方法

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软件工程与应用 2022年第6期11卷 1297-1309页

作者：谭泽理杜柯柯江明月浙江理工大学计算机科学与技术学院浙江杭州

模型转换是模型驱动架构(Model Driven Architecture, MDA)的核心活动,它的质量直接影响到基于MDA的软件产品的质量。因此,基于模型转换开展的测试、错误定位以及缺陷修复对于基于MDA的软件开发来说至关重要。然而,由于模型转换程序自... 详细信息

模型转换是模型驱动架构(Model Driven Architecture, MDA)的核心活动,它的质量直接影响到基于MDA的软件产品的质量。因此,基于模型转换开展的测试、错误定位以及缺陷修复对于基于MDA的软件开发来说至关重要。然而,由于模型转换程序自身的特点,应用于传统软件的一些方法不能直接应用。本文针对ATL (ATLAS Transformation Language)模型转换程序,提出一种基于随机搜索(random search)的缺陷修复方法,主要包括:1) 利用蜕变关系来描述模型转换程序相关源模型及其对应目标模型所应满足的属性,在此基础上应用蜕变测试技术来实现补丁的验证,以缓解ATL程序自动化缺陷修复中的Oracle问题;2) 针对ATL程序设计并实现9种变异操作(mutation operators);3) 基于随机搜索来驱动补丁生成和验证。进一步基于该方法实现一个原型工具AMTRepair,并基于AMTRepair开展了初步的实验。实验结果表明针对目标程序,AMTRepair的缺陷修复率约为51%,其正确补丁生成率为30%。

关键词：缺陷修复 ATL模型转换蜕变测试变异操作补丁生成

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