基于测试的补丁集群用于自动生成的补丁评估

科学领域:

• 软件工程 软件工程 软件工程
• 自动程序修复自动化程序修复
• 软件测试 软件测试 软件测试

背景情况:

• 自动程序修复 (APR) 技术经常遭受过度调整,生成的补丁看起来正确,但无法修复潜在的错误或引入新的缺陷.
• 这种过度装配需要昂贵的人工验证补丁,阻碍APR工具的实际采用.
• 现有的方法缺乏有效的方式来管理和评估APR工具产生的大量可信补丁.

研究的目的:

• 引入xTestCluster,一种新的,轻量级的,基于测试的补丁集群方法,以减少补丁验证的负担.
• 尽量减少需要人类审查的可信补丁数量,从而加快正确补丁的识别.
• 通过利用动态补丁行为,为开发人员提供用于补丁评估的增强信息.

主要方法:

• 开发了基于测试的集群方法xTestCluster,该方法分析软件补丁的动态行为.
• 在补丁生成阶段后应用xTestCluster,从多个APR工具中对补丁进行集群.
• 利用新生成的测试案例,根据这些测试中的故障模式对补丁进行分组.

主要成果:

• xTestCluster成功地从21个Java APR工具中聚集了902个可能的补丁.
• 该方法实现了需要开发人员审查的补丁数量的中位数减少50%.
• 产生了新的测试案例,有效地暴露了生成补丁之间的行为差异.

结论:

• xTestCluster显著减少了开发人员验证APR生成补丁所需的时间和精力.
• 该技术提供了有价值的新测试案例,有助于区分正确和不正确的补丁.
• xTestCluster补充了现有的补丁评估方法,提高了自动程序修复的整体效率和可靠性.