發(fā)布時間：2022-02-23 19:14

　　隨著軟件迭代的不斷加速,軟件的缺陷也隨之變得越來越多、越來越復(fù)雜。為了保證軟件的穩(wěn)定運行,軟件的開發(fā)者們需要不斷地修復(fù)這些缺陷。在修復(fù)缺陷時,必須首先定位到缺陷的位置。然而隨著缺陷的多樣化,往往開發(fā)者要花費大量的時間首先理解軟件的結(jié)構(gòu)與缺陷的原理,才能夠完成缺陷定位的工作。因此開發(fā)自動化的缺陷定位技術(shù)是非常有必要的。目前的一些研究工作已經(jīng)提出了自動化的缺陷定位方法,其中比較知名的兩類是基于程序頻譜與基于突變的缺陷定位技術(shù)。這兩類技術(shù)以帶有缺陷的程序和測試用例作為輸入,并輸出一組排序過的代碼位置代表程序中可能出錯的地方。這兩類技術(shù)在一些程序缺陷上取得了不錯的效果,但同樣也存在一些問題。首先,基于程序頻譜的方法僅使用原測試中語句的覆蓋信息作為語句可疑度的計算基礎(chǔ),因此無法區(qū)分相同執(zhí)行模式語句。同時,基于突變的方法需要進行大量的程序突變和測試,這將帶來很高的時間開銷。在現(xiàn)有的兩個工作MUSE和Metallaxis中,語句的可疑度僅與該語句上的程序變體相關(guān),因此無法對不能進行突變的語句給出可疑度。為了解決以上問題,本文提出了一種基于突變的高效缺陷定位方法,主要包括以下幾個部分:1.本文提出了一... 

【文章來源】：南京大學(xué)江蘇省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與動機
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于程序頻譜
        1.2.2 基于程序突變
        1.2.3 基于機器學(xué)習(xí)
        1.2.4 基于程序切片
    1.3 本文工作
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 背景知識
    2.1 缺陷定位
        2.1.1 基于程序頻譜的方法
        2.1.2 基于程序突變的方法
    2.2 程序切片
        2.2.1 靜態(tài)切片
        2.2.2 動態(tài)切片
    2.3 PIT和JavaSlicer
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于突變的缺陷定位方法H2
    3.1 研究動機
    3.2 整體框架
    3.3 動態(tài)程序切片
    3.4 變異測試
        3.4.1 突變操作符
        3.4.2 程序突變
        3.4.3 測試與信息收集
    3.5 本章小結(jié)
第四章 H2的語句可疑度計算方法
    4.1 啟發(fā)式規(guī)則
    4.2 可疑度計算公式
    4.3 本章小結(jié)
第五章 工具實現(xiàn)和實例研究
    5.1 缺陷定位工具實現(xiàn)
    5.2 程序缺陷實例MATH-996
    5.3 本章小結(jié)
第六章 實驗評估
    6.1 實驗對象
    6.2 評估指標(biāo)
    6.3 實驗結(jié)果
        6.3.1 動態(tài)程序切片
        6.3.2 可疑度計算
        6.3.3 缺陷定位效果
    6.4 本章小結(jié)
第七章 論文總結(jié)
    7.1 論文主要工作
    7.2 未來工作
致謝
參考文獻
簡歷與科研成果



本文編號：3641190