基于關(guān)聯(lián)性分析的缺陷定位技術(shù)研究.pdf

1、缺陷定位作為軟件調(diào)試過程中的關(guān)鍵活動(dòng)，對(duì)于提升軟件調(diào)試效率以及軟件質(zhì)量有著重要意義。學(xué)術(shù)界和工業(yè)界多年來(lái)一直致力于研究出高效缺陷定位技術(shù)，取得了不少進(jìn)展。由于軟件缺陷作用機(jī)理的復(fù)雜性，目前缺陷定位仍然面臨很大挑戰(zhàn)，定位精度有待進(jìn)一步提升。本文從測(cè)試用例生成、測(cè)試用例集有效性、強(qiáng)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性模型、無(wú)測(cè)試預(yù)言場(chǎng)景、信息類型有效性五個(gè)方面系統(tǒng)地研究基于關(guān)聯(lián)性分析的缺陷定位技術(shù)?；谏鲜鲅芯?，提出了一系列提升缺陷定位能力的優(yōu)化技術(shù)，以大規(guī)模實(shí)驗(yàn)和

2、科學(xué)度量方法驗(yàn)證了本文所研究技術(shù)的有效性。論文的主要研究工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下所示：
　　1)基于反饋的測(cè)試用例生成，為解決缺陷定位缺乏動(dòng)態(tài)調(diào)整問題提供新思路
　　現(xiàn)有缺陷定位技術(shù)忽視了缺陷定位是一個(gè)不斷動(dòng)態(tài)調(diào)整的過程，缺乏以不斷推理來(lái)實(shí)現(xiàn)精度動(dòng)態(tài)調(diào)整，在缺陷定位精度上已接近飽和，須結(jié)合動(dòng)態(tài)推理過程實(shí)現(xiàn)精度的上限突破。本文提出基于反饋的測(cè)試用例生成方法，通過提煉調(diào)試人員在調(diào)試過程中所使用的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，并抽象成反饋機(jī)制；然后采用測(cè)試

3、用例生成技術(shù)，產(chǎn)生滿足反饋機(jī)制的新測(cè)試用例，即生成能反映知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的新測(cè)試用例；最后將新測(cè)試用例反饋到原有測(cè)試用例集中，通過新測(cè)試用例來(lái)模擬調(diào)試人員推理過程，不斷迭代這個(gè)過程直至滿足精度收斂條件，實(shí)現(xiàn)缺陷定位精度的動(dòng)態(tài)提升。實(shí)驗(yàn)表明，該方法所產(chǎn)生的新測(cè)試用例能有效改進(jìn)原有測(cè)試用例集的質(zhì)量，提升缺陷定位有效性。
　　2)基于隨機(jī)抽樣的測(cè)試用例集有效性分析，為面向缺陷定位的測(cè)試用例集優(yōu)化研究提供嶄新的思路
　　測(cè)試用例集的運(yùn)行信

4、息是分析和推導(dǎo)缺陷位置的關(guān)鍵。測(cè)試用例集對(duì)缺陷定位的有效性分析，能幫助了解測(cè)試用例集在缺陷定位過程中的作用機(jī)理，對(duì)面向缺陷定位的測(cè)試用例集設(shè)計(jì)、生成和約簡(jiǎn)具有重要的指導(dǎo)意義。本文以原有測(cè)試用例集為總體，采用隨機(jī)抽樣的方法，生成大量的隨機(jī)樣本，研究隨機(jī)樣本和總體之間的關(guān)系。理論分析和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，測(cè)試用例集體積與缺陷定位有效性沒有明顯的關(guān)聯(lián)性，明確了有效性失敗測(cè)試用例集與未執(zhí)行缺陷語(yǔ)句的成功測(cè)試用例集對(duì)缺陷定位有效性有正效應(yīng)，而執(zhí)行缺陷語(yǔ)

5、句的成功測(cè)試用例集對(duì)缺陷定位有效性有負(fù)效應(yīng)?；谌毕菡Z(yǔ)句在失敗測(cè)試用例集已獲得最大優(yōu)勢(shì)的分析，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)成功測(cè)試用例所包含的非確定性信息是導(dǎo)致缺陷定位有效性擾動(dòng)的原因?；诖?，本文提出新的度量標(biāo)準(zhǔn)，即成功用例識(shí)別度（PassingTests Discrimination， PTD）來(lái)衡量一個(gè)測(cè)試用例集對(duì)缺陷定位有效性的影響。為了展示這些研究成果的應(yīng)用前景，本文基于PTD提出了一個(gè)測(cè)試用例集優(yōu)化方法。實(shí)驗(yàn)表明，該優(yōu)化方法能有效地提升測(cè)試用

6、例集質(zhì)量，改進(jìn)缺陷定位有效性。
　　3)基于強(qiáng)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性的缺陷定位技術(shù)，突破弱關(guān)聯(lián)性度量的精度瓶頸
　　大多數(shù)缺陷定位方法通?；谡Z(yǔ)法單位（如函數(shù)、語(yǔ)句等粒度）相互獨(dú)立的基本假設(shè)，定位方法不考慮語(yǔ)法單位之間的程序邏輯和語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性，須融入了語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性來(lái)突破語(yǔ)義獨(dú)立所帶來(lái)的精度瓶頸。本文基于逆向切片（Backward Slice）定義了融合語(yǔ)義的關(guān)聯(lián)性表達(dá)信息模型，能剝離出與測(cè)試輸出結(jié)果（成功或者失?。╆P(guān)聯(lián)的語(yǔ)義場(chǎng)景，即將語(yǔ)句執(zhí)

7、行是否影響測(cè)試輸出結(jié)果進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并將模型應(yīng)用到當(dāng)前先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)方法體系，即基于頻譜的缺陷定位技術(shù)SFL（Spectrum-based Fault Localization，SFL）的統(tǒng)計(jì)方法體系。實(shí)驗(yàn)表明，基于強(qiáng)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性的缺陷定位技術(shù)能顯著提升缺陷定位的有效性。
　　4)基于無(wú)測(cè)試預(yù)言的缺陷定位技術(shù)，構(gòu)建了缺陷定位應(yīng)對(duì)“預(yù)言家難題”的新方法體系
　　一般情況下，缺陷定位技術(shù)的應(yīng)用前提必須存在測(cè)試預(yù)言，否則缺陷定位技術(shù)會(huì)無(wú)法使

8、用。然而，在現(xiàn)實(shí)很多情況下，測(cè)試預(yù)言不存在或者很難定義，這就是著名的“預(yù)言家難題”（Oracle Problem）。針對(duì)存在的“預(yù)言家難題”，本文應(yīng)用蛻變測(cè)試（Metamorphic Testing）將測(cè)試輸出結(jié)果（失敗或者成功）重新定義為蛻變測(cè)試組輸出結(jié)果（違反或者未違反），從而實(shí)現(xiàn)在無(wú)測(cè)試預(yù)言情境下應(yīng)用缺陷定位技術(shù)。該技術(shù)應(yīng)用到本文之前提出的基于強(qiáng)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性的缺陷定位技術(shù)上，實(shí)驗(yàn)表明，在無(wú)測(cè)試預(yù)言的情境下，缺陷定位有效性與在有測(cè)試預(yù)

9、言情境下的有效性相當(dāng)。本文進(jìn)一步研究了逆向切片與執(zhí)行切片（Execution Slice）在定位有效性上的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)表明，在有測(cè)試預(yù)言和無(wú)測(cè)試預(yù)言兩種情況下，逆向切片比執(zhí)行切片具有更強(qiáng)的缺陷定位能力，并且在現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)方法體系中，公式 GP19和ER1’相比于其它公式，更有可能達(dá)到最優(yōu)結(jié)果。
　　5)面向缺陷定位的信息類型有效性分析，發(fā)現(xiàn)執(zhí)行次數(shù)對(duì)缺陷定位的負(fù)效應(yīng)現(xiàn)象，為信息類型選取與設(shè)計(jì)提供新指導(dǎo)
　　測(cè)試用例集的運(yùn)行信息需要

10、采用具體信息類型來(lái)表達(dá)，不同信息類型表達(dá)能力各有不同，對(duì)缺陷定位的有效性會(huì)產(chǎn)生不同影響，有必要研究現(xiàn)有主流信息類型對(duì)缺陷定位有效性的影響，以此指導(dǎo)適用于缺陷定位的信息類型的選取和設(shè)計(jì)。本文選取二進(jìn)制執(zhí)行BC（BinaryInformation ofExecutionCount，BC）、執(zhí)行次數(shù)FC（FrequencyExecutionCount，F(xiàn)C）、逆向切片BS（Backward Slice，BS）、執(zhí)行次數(shù)與逆向切片混合體FC&B