SURE：一种基于程序内存谱的可视化失效索引方法
软件工程
2023-11-03 v2
摘要
失效索引是软件测试与调试中一个长期存在的难题，其目标是根据罪魁祸首根因将失效（如失败测试用例）自动划分入不同组，从而一个故障程序中的多个缺陷可被独立且同时处理。该领域长期受两个挑战困扰：1）划分效果仍远不尽如人意。现有技术仅采用有限的运行时数据源（如代码覆盖率）作为失效邻近度，通常给出不尽满意的结果。2）结果几乎难以理解。收到失效索引结果的开发者不知道为何所有失效应以所得方式划分。这导致开发者难以信服该结果，进而影响结果的应用。为应对这些挑战，本文提出 SURE，一种利用程序内存谱的viSUalized failuRe indExing（可视化失效索引）方法。我们首先在失败测试用例执行期间于预设断点收集运行时内存信息，并将其转换为人类友好图像（称为程序内存谱，PMS）。随后，将作为两个失效代理的任意一对 PMS 图像输入训练好的连体卷积神经网络，以预测它们由同一故障触发的可能性。结果表明 SURE 的有效性：与本领域最先进技术相比，在模拟和真实环境中，其在故障数估计上分别实现 101.20% 和 41.38% 的提升，在聚类上分别实现 105.20% 和 35.53% 的提升。此外，我们开展了一项人类研究以定量评估 PMS 的可理解性，揭示这种新型表征可帮助开发者更好地理解失效索引结果。
引用
@article{arxiv.2310.12415,
title = {SURE: A Visualized Failure Indexing Approach using Program Memory Spectrum},
author = {Yi Song and Xihao Zhang and Xiaoyuan Xie and Songqiang Chen and Quanming Liu and Ruizhi Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.12415},
year = {2023}
}
备注
Due to the limitation "The abstract field cannot be longer than 1,920 characters", the abstract here is shorter than that in the PDF file