面向Bug报告的软件故障重现方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61502345
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    21.0万
  • 负责人：
    玄跻峰
  • 依托单位：
    武汉大学
  • 学科分类：
    F0203.软件理论、软件工程与服务
  • 结题年份：
    2018
  • 批准年份：
    2015
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Bugs are inevitable in modern software development. Software fault reproduction is an important phase during the process of localizing and fixing bugs. Fault reproduction aims at generating test cases to cover specific execution paths that trigger the same runtime trace as recorded in bug reports. Based on fault reproduction, developers can understand root causes of bugs and further fix the bugs. In this proposal, we review existing work and summarize a series of research questions as follows: (1) from the perspective of test case generation, how to better construct test cases to trigger the faulty scenario; (2) from the perspective of bug report analysis, how to leverage the content of bug reports to reproduce the faults; (3) from the perspective of historical fault mining, how to learn from existing fault reproduction results to guide the solution to new submitted bugs. Based on our work in empirical software engineering, we systematically propose a research routine and an experimental scheme. This proposal will provide effective solutions and support real-world applications for bug report oriented fault reproduction.
Bug是现代软件开发中不可避免的产物。软件故障重现是定位并修复bug的重要阶段。故障重现旨在生成能够执行特定程序路径的测试用例，以激发与bug报告中相同的运行时故障信息。基于故障重现，开发者能够理解bug的根本原因并最终修复bug。本研究回顾了该领域的相关工作并归纳了一系列研究问题：(1) 从测试用例生成的层面，如何更好的构造测试用例，以激发故障发生的场景；(2) 从bug报告分析的层面，如何借助bug报告内容重现故障；(3) 从历史故障挖掘的层面，如何学习已有的故障重现的结果以指导新提交bug的故障重现。基于经验软件工程的相关工作，我们提出了系统的研究路线和实验方案。本课题的实施将为面向bug报告的故障重现方法研究提供有效的解决方案和实际应用基础。

结项摘要

软件故障重现是bug修复的必经阶段。故障重现旨在生成能够执行特定程序路径的测试用例，以激发与bug报告中相同的运行时故障信息。基于故障重现，开发者能够理解bug的根本原因并最终修复bug。本研究专注于该领域的系列研究问题：(1) 从测试用例生成的层面，如何更好的构造测试用例，以激发故障发生的场景；(2) 从bug报告分析的层面，如何借助bug报告内容重现故障；(3) 从历史故障挖掘的层面，如何学习已有的故障重现的结果以指导新提交bug的故障重现。该研究在软件故障的发现、定位、重现、修复等领域取得了一定成果，初步形成了面向开源软件的具备实际应用能力的研究方法、解决方案、学术论文和原型工具。课题支持下，已发表17篇学术论文，其中CCF-A类期刊会议3篇，B类6篇，1篇入选ESI高被引论文，1篇入选ACM SIGSOFT杰出论文奖；已与两家企业开展了后续合作研究。本课题的实施将为面向bug报告的故障重现方法研究提供有效的解决方案和实际应用基础。

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（9）
专利数量（0）
Does the fault reside in a stack trace? Assisting crash localization by predicting crashing fault residence
错误是否存在于堆栈跟踪中？
  • DOI：
    10.1016/j.jss.2018.11.004
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Journal of Systems and Software
  • 影响因子：
    3.5
  • 作者：
    Yongfeng Gu;Jifeng Xuan;Hongyu Zhang;Lanxin Zhang;Qingna Fan;Xiaoyuan Xie;Tieyun Qian
  • 通讯作者：
    Tieyun Qian
Nopol: Automatic Repair of Conditional Statement Bugs in Java Programs
Nopol：自动修复Java程序中条件语句Bug
  • DOI：
    10.1109/tse.2016.2560811
  • 发表时间：
    2018-11
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Software Engineering
  • 影响因子：
    7.4
  • 作者：
    Jifeng Xuan;Matias Martinez;Favio DeMarco;Maxime Clement;Sebastian Lamelas Marcote;Thomas Durieux;Daniel Le Berre;Martin Monperrus
  • 通讯作者：
    Martin Monperrus
自动程序修复方法研究进展
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    软件学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    任志磊;王子元;谢晓园;江贺
  • 通讯作者：
    江贺
Multi-Level Random Walk for Software Test Suite Reduction
用于减少软件测试套件的多级随机游走
  • DOI：
    10.1109/mci.2017.2670460
  • 发表时间：
    2017-05
  • 期刊：
    IEEE Computational Intelligence Magazine
  • 影响因子：
    9
  • 作者：
    Chi Zongzheng;Xuan Jifeng;Ren Zhilei;Xie Xiaoyuan;Guo He
  • 通讯作者：
    Guo He
B-Refactoring: Automatic test code refactoring to improve dynamic analysis
B-Refactoring：自动测试代码重构以改进动态分析
  • DOI：
    10.1016/j.infsof.2016.04.016
  • 发表时间：
    2016-08
  • 期刊：
    Information and Software Technology
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Jifeng Xuan;Benoit Cornu;Matias Martinez;Benoit Baudry;Lionel Seinturier;Martin Monperrus
  • 通讯作者：
    Martin Monperrus

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  • 期刊：
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  • 作者：
    张健;张超;玄跻峰;熊英飞;王千祥;梁彬;李炼;窦文生;陈振邦;陈立前;蔡彦
  • 通讯作者：
    蔡彦
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  • 期刊：
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  • 通讯作者：
    玄跻峰
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    顾咏丰;马萍;贾向阳;江贺;玄跻峰
  • 通讯作者：
    玄跻峰

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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