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Explainable Software Fault Localization Model: From Blackbox to Whitebox

Computers, Materials & Continua 2022年第10期73卷 1463-1482页

作者： Abdulaziz Alhumam Department of Computer Science College of Computer Sciences and Information TechnologyKing Faisal UniversityAl-Ahsa31982Saudi Arabia

The most resource-intensive and laborious part of debugging is finding the exact location of the fault from the more significant number of code *** of machine intelligence models has offered the effective localization of *** models can precisely locate the faulty with more than 95%accuracy,resulting in demand for trustworthy models in fault *** and trustworthiness within machine intelligencebased software models can only be achieved via explainable artificial intelligence in Fault Localization(XFL).The current study presents a model for generating counterfactual interpretations for the fault localization model’s *** system approximations and disseminated presentation of input information may be achieved by building a nonlinear neural network *** demonstrates a high level of proficiency in transfer learning,even with minimal training *** proposed XFL would make the decisionmaking transparent simultaneously without impacting the model’s *** proposed XFL ranks the software program statements based on the possible vulnerability score approximated from the training *** model’s performance is further evaluated using various metrics like the number of assessed statements,confidence level of fault localization,and TopN evaluation strategies.

关键词： Software fault localization explainable artificial intelligence statement ranking vulnerability detection

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