面向软件自动修复的错误定位技术研究

Being a key part of developing effective automated program repair techniques, fault localization plays an important role in software trustworthy and maintenance. However, the design of existing fault localization techniques lacks the consideration of automated program repair, and thus becomes a bottleneck of repair performance. In order to address these issues, we plan to conduct the research on fault localization techniques for automated program repair in two aspects, namely the basis and core algorithm. Specifically, from the viewpoint of automated program repair, this project plans to investigate the impact of test cases and the evaluation criterion for fault localization, construct faulty semantic context with high reusability, and develop new suspiciousness evaluation systems based on faulty semantic context. Through the research of this project, we attempt to build some prototype systems to confirm our study, and push forward the advance and application of research area on fault localization for automated program repair.

错误定位作为构建高效软件错误自动修复的关键部分，是提升软件可信性和维护能力的重要手段。然而，当前错误定位技术缺乏面向软件自动修复的设计，是软件自动修复性能提升的瓶颈之一。为了解决这些问题，本项目拟从支撑基础和核心算法两个方面，进行面向软件自动修复的错误定位技术研究，具体研究面向软件自动修复的错误定位测试用例集与评价标准、高可复用性的错误语义场景、基于语义场景的可疑值度量体系。通过项目研究，建立相应的原型系统验证相关研究成果，推进面向软件自动修复的错误定位技术发展和应用。

错误定位作为软件错误自动修复的关键部分，缺乏面向软件自动修复的设计，是软件自动修复性能提升的瓶颈之一。本项目通过深入研究面向自动修复的错误定位技术的支撑基础和核心算法，经过项目组成员历经三年的努力，取得的主要成果有：（1）在支撑基础上，提出了随机抽象的面向自动修复的错误定位测试用例效能分析方法及测试用例优化方法；以基准程序集、评估分析方法和评价指标构建了面向自动修复的错误定位评价标准。（2）在核心算法上，实证评估缺陷定位信息使用方法，提出基于切片的错误语义场景、融合影响度的信息模型和基于深度卷积神经网络的可疑值度量体系。（3）基于支撑基础和核心算法研究成果，构建了支持面向软件自动修复的错误定位技术的系统化方法体系。.通过基金委对本项目的资助，项目负责人得以迅速成长（晋升副教授），形成了具有自身特色的研究队伍，在一定程度上解决了错误定位的自动修复设计缺乏的问题，完成了预期的目标。在本项目资助下，课题组以第一作者或通讯作者发表论文6篇，录用论文1篇，其中CCF推荐A/B/C论文5篇，SCI或EI检索论文6篇；开发出3个错误定位原型工具；协助培养博士毕业生1人，协助培养或独立培养硕士毕业生4人。