软件自动修复技术研究

Automated program repair plays an important role in automating the activity of software maintenance and improving both software quality and trustworthy. Although the research on automated program repair has made some progress, current techniques still suffer from the limitation of repair effectiveness and efficiency. Through integrating the activities of fault localization, patch generation and patch validation, this project plans to systematically investigate the repair process. This project will 1) study the fault localization technique using logic semantics from the viewpoint of automated program repair,2) investigate the patch generation mechnism based on multiple dimensions, and 3) present the techniques to improve the efficiency of patch validation. This project will build a prototype system, which equips with strong repair effectiveness and efficiency. We also attempt to use the system to automatically repair the real-life faults in open source and aerospace software,especially large-scale ones, and demonstrate its effectiveness and efficiency using rigorous statistical approaches.

软件错误自动修复是推进软件维护自动化，提高软件质量和可信性的重要手段。尽管人们已经提出了多种支持自动修复的方法和技术，然而现有研究表明，当前自动修复技术在修复能力及效率方面仍具有局限性。本项目拟一体化研究软件错误自动修复体系，针对错误定位、补丁生成以及补丁验证三个阶段，研究面向自动修复并融合逻辑语义的错误定位方法、多源补丁生成方法及算法、以及补丁有效性验证性能优化技术。通过项目研究，建立具有较强修复能力兼具较高修复效率的自动修复原型系统，通过大型开源软件以及航天软件的真实历史错误进行修复试验，依据科学统计和度量方法验证该系统的效能。

课题系统研究软件自动修复的方法和技术体系，提出了基于随机搜索的软件自动修复基准方法，形成了面向自动修复的软件错误定位方法研究分支，在定位信息有效性分析基础上提出了融合动态切片、语义场景、特征选择、机器学习等一系列程序错误高效定位方法，提出了面向自动修复的代码片段可用性度量，并以开源软件资源为搜索空间建立了基于相似代码复用的软件错误自动修复方法，突破了数值程序的精度缺陷定位和自动修复技术，并在软件安全脆弱性检测和修复研究过程中成功发现了源于DOM的一种新型跨站脚本漏洞。在上述研究成果基础上，课题研制完成了基于随机搜索的软件自动修复工具RSRepair、基于相似代码复用的软件自动修复工具SCRepair、数值程序精度缺陷自动修复工具AutoFP，和基于动态切片的自动化错误定位工具DSFL。课题以包含百万行规模的真实缺陷程序和飞控程序的真实缺陷为对象进行了研究成果的试验和验证，与相关工作的对比统计分析结果表明了研究成果的创新性和有效性。. 课题共发表学术论文27篇，其中：本课题第一标注的论文20篇，CCF推荐A/B/C类论文10篇，SCI/EI检索论文22篇。关于数值计算精度缺陷触发的高效全局搜索技术研究成果获得ASPEC 2017最佳论文奖。课题申请专利和软件著作权4项，在开源社区发布软件自动修复工具1个。在课题支持下，6名博士研究生和6名硕士研究生获得博士/硕士学位。. 课题支持了国防科技大学软件错误定位和自动修复研究小组的发展和成长，该研究小组已经成为国际上关注度较高的研究团队。