論文の概要: Infrared: A Meta Bug Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08510v1
• Date: Sun, 18 Sep 2022 09:08:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 19:13:16.033687
• Title: Infrared: A Meta Bug Detector
• Title（参考訳）: 赤外線:メタバグ検知器
• Authors: Chi Zhang, Yu Wang, Linzhang Wang
• Abstract要約: 我々はメタバグ検出と呼ばれる新しいアプローチを提案し、既存の学習ベースのバグ検出よりも3つの重要な利点を提供している。 我々のメタバグ検出装置(MBD)は,ヌルポインタの参照,配列インデックスのアウト・オブ・バウンド,ファイルハンドルのリーク,さらには並列プログラムにおけるデータ競合など,さまざまなバグの発見に有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.541969253100815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent breakthroughs in deep learning methods have sparked a wave of interest in learning-based bug detectors. Compared to the traditional static analysis tools, these bug detectors are directly learned from data, thus, easier to create. On the other hand, they are difficult to train, requiring a large amount of data which is not readily available. In this paper, we propose a new approach, called meta bug detection, which offers three crucial advantages over existing learning-based bug detectors: bug-type generic (i.e., capable of catching the types of bugs that are totally unobserved during training), self-explainable (i.e., capable of explaining its own prediction without any external interpretability methods) and sample efficient (i.e., requiring substantially less training data than standard bug detectors). Our extensive evaluation shows our meta bug detector (MBD) is effective in catching a variety of bugs including null pointer dereference, array index out-of-bound, file handle leak, and even data races in concurrent programs; in the process MBD also significantly outperforms several noteworthy baselines including Facebook Infer, a prominent static analysis tool, and FICS, the latest anomaly detection method.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニング手法のブレークスルーは、学習ベースのバグ検出に多くの関心を呼んだ。 従来の静的解析ツールと比較して、これらのバグ検出はデータから直接学習されるため、作成が容易である。 一方で、トレーニングが難しいため、簡単には利用できない大量のデータが必要になる。 本稿では,既存の学習ベースのバグ検出装置に対して,バグタイプジェネリック(つまり,トレーニング中に完全に観察できないバグの種類を捕捉できる),自己説明可能な(つまり,外部解釈可能性のメソッドを使わずに独自の予測を記述できる),サンプルの効率(つまり,標準的なバグ検出装置よりもかなり少ないトレーニングデータを必要とする)という,3つの重要なメリットを提供するメタバグ検出という新しいアプローチを提案する。 当社のメタバグ検出器(mbd)は,nullポインタ参照,配列インデックスアウトオブバウンド,ファイルハンドルリーク,さらには並列プログラムにおけるデータ競合など,さまざまなバグをキャッチする上で有効であることが広範な評価で分かりました。このプロセスでは,著名な静的解析ツールであるfacebook inferや,最新の異常検出方法であるficsなど,注目すべきベースラインをかなり上回っています。

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