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苏贝尔

swMATH ID: 40000
软件作者: Liu C、Yan X、Fei L、Han J、Midkiff SP
描述: SOBER:基于统计模型的错误定位。软件错误的自动定位是调试辅助工具中的一个基本问题。以前的研究表明,程序谓词的评估历史可能会揭示有关潜在错误的重要线索。在本文中,我们提出了一种新的基于统计模型的方法,称为SOBER,该方法在没有任何程序语义先验知识的情况下定位软件错误。与现有统计调试方法选择与程序失败相关的谓词不同,SOBER分别对正确运行和错误运行中谓词的评估模式进行建模,如果谓词在错误运行中的评估模式与正确运行中的模式显著不同,则将其视为错误相关。SOBER的特点是对模式差异进行原则性量化,以衡量程序谓词的错误相关性。我们在与以往研究相同的背景下系统地评估了我们的方法。结果证明了我们的方法在错误定位方面的强大功能:当程序员检查的错误不超过10个时,SOBER可以帮助程序员在西门子套件中找到130个错误中的68个
主页: https://dl.acm.org/doi/10.1145/1095430.1081753
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