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Um estudo empírico para caracterização de Benchmarks parareparo automático de software

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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA

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Resumo

Pesquisadores na área de reparo automático trabalham constantemente desenvolvendo ferramentas dedicadas a corrigir bugs de sistemas automaticamente. As ferramentas de reparo, para serem adequadamente avaliadas e comparadas por meio de um estudo empírico, requerem benchmarks de bugs significativamente representativos dos bugs que ocorrem no mundo real. Um benchmark representativo é importante uma vez que as ferramentas podem ser mais efetivas em uma classe (ou tipo) específica de bugs, e portanto, benchmarks não representativos podem beneficiar ou prejudicar a avaliação de determinadas ferramentas de reparo. Este trabalho tem por objetivo caracterizar benchmarks de bugs conhecidos: o Bugs.jar, Defects4J e Bears; e avaliar se a ferramenta ADD (Automatic Diff Dissection) é adequada para caracterizar benchmarks de bugs automaticamente. Para alcançar os objetivos, primeiro será realizada a execução de ADD em todos os bugs dos datasets (caracterização de Bugs.jar, Defects4J e Bears); segundo, uma amostra estratificada dos bugs de Bugs.jar, Defects4J e Bears será coletada para a realização de uma análise manual com intuito de verificar os acertos e erros de ADD ao caracterizar os bugs (avaliação de ADD). Verificou-se que os benchmarks possuem características semelhantes em termos de ações e padrões de reparo, sendo modificações em chamada de métodos o grupo de ações mais evidente e a adição de blocos condicionais o grupo de padrões mais evidente. O ADD mostrou-se preparado para ser utilizado em novos benchmarks, acertando 99% dos itens analisados manualmente, correções podem melhorar seus resultados.

Abstract

Palavras-chave

Benchmark de bug, Reparo automático de software, Bugs.jar, Defects4j, Bears

Citação

PEREIRA, Marcus Adriano Ferreira. Um estudo empírico para caracterização de Benchmarks parareparo automático de software. 2020. 39 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020.

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