操作剖面驱动的软件故障上下文识别方法

Software fault localization is the most expensive and time-consuming work, any improvement in the process of finding faults can greatly decrease the cost of testing. It is usually very hard for developers to understand the fault signatures, given each bug location in isolation. The previous research works on bug signatures mainly focused on control flow, ignoring data flow. This proposal focuses on identifying fault signatures with operational profiles, which is widely used in software reliability engineering. The operational profile can be used to analyze the data in test cases. The research will include: 1) When building operational profiles, we mainly focus on subdomain partition method, metric-defect model for different data type. According to the analysis result, acquire suspicious parameters and suspicious subdomains. 2) Research on hierarchical strategy for fault signatures identification driven by the analysis result of operational profiles. According to the type of faults, it will build different program behaviors graph, which includes data flow and control flow information. The research will improve the accuracy and understandability for fault localization, and provide more valuable information for developer.

软件故障定位是最耗时、 代价最昂贵的任务之一，任何对故障定位技术的改进都可以有效降低测试成本。已有故障软件故障定位结果中孤立的可疑程序实体往往不易理解，仍需人工进行故障上下文分析。已有的故障上下文识别研究仅利用了控制流信息，忽略了数据流信息。本项目基于操作剖面思想分析测试用例输入数据，综合考虑数据流和控制流信息，针对不同故障类型构建更具导向性的程序行为图，以剖面分析结果为驱动识别故障上下文。具体研究包括：1）面向测试用例的操作剖面构建和分析方法。主要研究剖面构建中的子域划分准则、参数相关性表示方法与故障度量模型；2）基于程序行为图的故障上下文识别方法。具体研究程序行为图的表示模型与自动构建策略，操作剖面分析结果与故障定位结果的叠加模型或算法。本项目的研究将有效提高软件故障定位结果的准确性和可理解性，为软件故障修复提供更有价值的信息。

软件故障定位是最耗时、 代价最昂贵的任务之一，任何对故障定位技术的改进都可以有效降低测试成本。本项目基于操作剖面思想分析测试用例输入数据，综合考虑数据流和控制流信息，针对不同故障类型构建更具导向性的程序行为图，以剖面分析结果为驱动识别故障上下文。具体研究包括：1）面向测试用例的操作剖面构建和分析方法。主要研究剖面构建中的子域划分准则、参数相关性表示方法与故障度量模型；2）基于程序行为图的故障上下文识别方法。具体研究程序行为图的表示模型与构建策略，操作剖面分析结果与故障定位结果的叠加模型或算法；3）以故障定位为目标的测试用例优化与约简技术。 针对上述内容，我们提出了基于输入参数特征谱的故障定位技术；并基于输入剖面，提出了一种基于程序行为图的故障上下文识别方法，将剖面分析和故障定位有机地进行了结合；此外，由于基于特征谱的故障定位技术与测试用例的成功失败以及分布密不可分，我们还提出了基于覆盖、基于变异的测试用例约简以及优化的相关技术。这些研究成果有效提高了软件故障定位结果的准确性和可理解性，为软件故障修复提供了更有价值的信息。在研究过程中，共发表项目学术论文7篇，申请专利3项。