論文の概要: A Dataset of Android Libraries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12609v1
- Date: Mon, 24 Jul 2023 08:36:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 16:21:02.728443
- Title: A Dataset of Android Libraries
- Title（参考訳）: Androidライブラリのデータセット
- Authors: Jordan Samhi, Marco Alecci, Tegawend\'e F. Bissyand\'e, Jacques Klein
- Abstract要約: そこで我々は,AndroLibZooというデータセットの形式で,高精度かつ最新のサードパーティライブラリセットを生成するための自動アプローチを提案する。
私たちのデータセットには、20の162のライブラリが含まれており、進化を意図しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.805764439228492
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Android app developers extensively employ code reuse, integrating many
third-party libraries into their apps. While such integration is practical for
developers, it can be challenging for static analyzers to achieve scalability
and precision when such libraries can account for a large part of the app code.
As a direct consequence, when a static analysis is performed, it is common
practice in the literature to only consider developer code --with the
assumption that the sought issues are in developer code rather than in the
libraries. However, analysts need to precisely distinguish between library code
and developer code in Android apps to ensure the effectiveness of static
analysis. Currently, many static analysis approaches rely on white lists of
libraries. However, these white lists are unreliable, as they are inaccurate
and largely non-comprehensive.
In this paper, we propose a new approach to address the lack of comprehensive
and automated solutions for the production of accurate and "always up to date"
sets of third-party libraries. First, we demonstrate the continued need for a
white list of third-party libraries. Second, we propose an automated approach
to produce an accurate and up-to-date set of third-party libraries in the form
of a dataset called AndroLibZoo. Our dataset, which we make available to the
research community, contains to date 20 162 libraries and is meant to evolve.
Third, we illustrate the significance of using AndroLibZoo to filter libraries
in recent apps. Fourth, we demonstrate that AndroLibZoo is more suitable than
the current state-of-the-art list for improved static analysis. Finally, we
show how the use of AndroLibZoo can enhance the performance of existing Android
app static analyzers.
- Abstract（参考訳）: androidアプリ開発者はコード再利用を幅広く採用し、多くのサードパーティライブラリをアプリに組み込んでいる。
このような統合は開発者にとっては実用的だが、静的アナライザがそのようなライブラリがアプリケーションコードの大部分を占める場合、スケーラビリティと精度を達成することは困難である。
直接的な結果として、静的解析が実行される場合、開発者コードのみを考慮に入れることが一般的であり、求める問題はライブラリではなく開発者コード内にあると仮定される。
しかし、アナリストは静的解析の有効性を保証するために、androidアプリのライブラリコードと開発者コードを正確に区別する必要がある。
現在、多くの静的解析アプローチはライブラリのホワイトリストに依存している。
しかし、これらのホワイトリストは不正確であり、ほとんど理解できないため信頼できない。
本稿では,サードパーティ製ライブラリの「常に最新のもの」を生産するための包括的で自動化されたソリューションの欠如に対処する新しいアプローチを提案する。
まず、サードパーティ製ライブラリのホワイトリストが引き続き必要であることを示す。
第2に,androlibzooと呼ばれるデータセットの形式で,正確かつ最新のサードパーティライブラリセットを生成するための自動アプローチを提案する。
研究コミュニティが利用できるデータセットには、現在20の162のライブラリが含まれており、進化を意図しています。
第3に,最近のアプリケーションにおけるライブラリのフィルタリングにandrolibzooを使用する意義について述べる。
第4に、AndroLibZooは静的解析を改善するために現在の最先端リストよりも適していることを示す。
最後に,androlibzooの使用によって既存のandroidアプリの静的アナライザのパフォーマンスが向上することを示す。
関連論文リスト
- Codev-Bench: How Do LLMs Understand Developer-Centric Code Completion? [60.84912551069379]
Code-Development Benchmark (Codev-Bench)は、細粒度で現実世界、リポジトリレベル、開発者中心の評価フレームワークです。
Codev-Agentは、リポジトリのクローリングを自動化し、実行環境を構築し、既存のユニットテストから動的呼び出しチェーンを抽出し、データ漏洩を避けるために新しいテストサンプルを生成するエージェントベースのシステムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T09:11:10Z) - Lightweight Syntactic API Usage Analysis with UCov [0.0]
本稿では,ライブラリメンテナのAPIによるインタラクション理解を支援するための,新しい概念フレームワークを提案する。
これらのカスタマイズ可能なモデルにより、ライブラリメンテナはリリース前に設計を改善することができ、進化中の摩擦を減らすことができる。
我々は,これらのモデルを新しいツールUCovに実装し,多様なインタラクションスタイルを示す3つのライブラリ上でその能力を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-19T10:33:41Z) - LILO: Learning Interpretable Libraries by Compressing and Documenting Code [71.55208585024198]
LILOは、反復的に合成、圧縮、文書化を行う、ニューロシンボリックなフレームワークである。
LILOは、LLM誘導プログラム合成と、Stitchから自動化された最近のアルゴリズムの進歩を組み合わせたものである。
LILOのシンセサイザーが学習した抽象化を解釈し、デプロイするのを手助けすることで、AutoDocがパフォーマンスを向上させることが分かりました。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-30T17:55:02Z) - Private-Library-Oriented Code Generation with Large Language Models [52.73999698194344]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)をプライベートライブラリのコード生成に活用することに焦点を当てる。
プログラマがプライベートコードを書く過程をエミュレートする新しいフレームワークを提案する。
TorchDataEval、TorchDataComplexEval、MonkeyEval、BeatNumEvalの4つのプライベートライブラリベンチマークを作成しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-28T07:43:13Z) - CompSuite: A Dataset of Java Library Upgrade Incompatibility Issues [25.189328666070107]
CompSuiteは123の現実世界のJavaクライアント-ライブラリペアを含むデータセットで、ライブラリのアップグレードは非互換性の問題を引き起こします。
CompSuiteの各非互換性問題は、開発者によって書かれたテストケースに関連付けられており、この問題を再現するために使用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-15T14:26:14Z) - SequeL: A Continual Learning Library in PyTorch and JAX [50.33956216274694]
SequeLは継続学習のためのライブラリで、PyTorchとJAXフレームワークの両方をサポートする。
それは、正規化ベースのアプローチ、リプレイベースのアプローチ、ハイブリッドアプローチを含む、幅広い連続学習アルゴリズムのための統一インターフェースを提供する。
私たちはSequeLをオープンソースライブラリとしてリリースし、研究者や開発者が自身の目的で簡単にライブラリを実験し拡張することができます。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-21T10:00:22Z) - An Empirical Study of Library Usage and Dependency in Deep Learning
Frameworks [12.624032509149869]
ピトルチ、カフェ、シキットルンはプロジェクトの18%と14%で最も頻度の高い組み合わせである。
開発者は同じプロジェクトで2つか3つのdlライブラリを使用し、同じ関数と同じファイルの両方で異なる複数のdlライブラリを使用する傾向がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-28T19:31:56Z) - Code Librarian: A Software Package Recommendation System [65.05559087332347]
オープンソースライブラリ用のリコメンデーションエンジンであるLibrarianを提示する。
1)プログラムのインポートライブラリで頻繁に使用されること、2)プログラムのインポートライブラリと似た機能を持つこと、3)開発者の実装と似た機能を持つこと、4)提供されるコードのコンテキストで効率的に使用できること、である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-11T12:30:05Z) - Repro: An Open-Source Library for Improving the Reproducibility and
Usability of Publicly Available Research Code [74.28810048824519]
Reproは、研究コードのユーザビリティ向上を目的とした、オープンソースのライブラリである。
Dockerコンテナ内で研究者がリリースしたソフトウェアを実行するための軽量Python APIを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-29T01:54:54Z) - Req2Lib: A Semantic Neural Model for Software Library Recommendation [8.713783358744166]
我々はReq2Libと呼ばれる新しいニューラルアプローチを提案し、プロジェクトの要件を記述したライブラリを推奨する。
本研究では,自然言語における要求記述の関連情報と意味情報の学習にシーケンス・ツー・シーケンスモデルを用いる。
我々の予備評価は、Req2Libがライブラリを正確に推奨できることを示しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-24T14:37:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。