論文の概要: AndroLibZoo: A Reliable Dataset of Libraries Based on Software Dependency Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12609v3
• Date: Fri, 9 Feb 2024 02:21:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 20:42:28.575557
• Title: AndroLibZoo: A Reliable Dataset of Libraries Based on Software Dependency Analysis
• Title（参考訳）: AndroLibZoo: ソフトウェア依存分析に基づくライブラリの信頼性の高いデータセット
• Authors: Jordan Samhi, 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はコミュニティで利用でき、現在34の813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）: 6.342380566583581
• 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 libraries account for a large part of the code. As a direct consequence, it is common practice in the literature to consider developer code only during static analysis --with the assumption that the sought issues are in developer code rather than the libraries. However, analysts need to distinguish between library and developer code. Currently, many static analyses rely on white lists of libraries. However, these white lists are unreliable, 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 libraries. First, we demonstrate the continued need for a white list of 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 community, contains to date 34 813 libraries and is meant to evolve.
• 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、ライブラリがコードの大部分を占める場合、静的アナライザがスケーラビリティと精度を達成することは困難である。 直接の結果として、静的解析の間のみ開発者コードを検討することは、文献においてよくあることです -- 求める問題はライブラリではなく開発者コードにあると仮定します。 しかし、アナリストはライブラリと開発者コードを区別する必要がある。 現在、多くの静的解析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信頼できず、不正確であり、ほとんど理解できない。 本稿では,ライブラリセットの正確かつ‘always up-date’を実現するための包括的かつ自動化されたソリューションの欠如に対処するための新しいアプローチを提案する。 まず,図書館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。 私たちのデータセットはコミュニティで利用でき、現在34の813のライブラリが含まれており、進化を意図しています。

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