論文の概要: Identifying Defect-Inducing Changes in Visual Code
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03411v1
- Date: Thu, 7 Sep 2023 00:12:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 08:55:37.578824
- Title: Identifying Defect-Inducing Changes in Visual Code
- Title(参考訳): 視覚コードの変化を誘発する欠陥の特定
- Authors: Kalvin Eng, Abram Hindle, Alexander Senchenko
- Abstract要約: SZZ-VC (SZZ Visual Code) は, ラインの違いではなくグラフィカル要素の違いに基づいて, 視覚的コードの変化を検知するアルゴリズムである。
業界製AAAビデオゲームのアルゴリズムを検証し、12のオープンソースプロジェクトで20の音楽ヴィジュアルプログラミングの欠陥を検証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 54.20154707138088
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Defects, or bugs, often form during software development. Identifying the
root cause of defects is essential to improve code quality, evaluate testing
methods, and support defect prediction. Examples of defect-inducing changes can
be found using the SZZ algorithm to trace the textual history of defect-fixing
changes back to the defect-inducing changes that they fix in line-based code.
The line-based approach of the SZZ method is ineffective for visual code that
represents source code graphically rather than textually. In this paper we
adapt SZZ for visual code and present the "SZZ Visual Code" (SZZ-VC) algorithm,
that finds changes in visual code based on the differences of graphical
elements rather than differences of lines to detect defect-inducing changes. We
validated the algorithm for an industry-made AAA video game and 20 music visual
programming defects across 12 open source projects. Our results show that
SZZ-VC is feasible for detecting defects in visual code for 3 different visual
programming languages.
- Abstract(参考訳): 欠陥やバグは、ソフトウェア開発中に発生することが多い。
欠陥の根本原因を特定することは、コード品質の改善、テストメソッドの評価、欠陥予測のサポートに不可欠です。
SZZアルゴリズムを使用して、欠陥修正変更のテキスト履歴を行ベースのコードで修正した欠陥修正変更に遡ることができる。
SZZ法の行ベースのアプローチは、テキストではなく、ソースコードをグラフィカルに表現する視覚的コードには効果がない。
本稿では,szzをビジュアルコードに適用し,szzビジュアルコード(szz visual code, szz-vc)アルゴリズムを提案する。
業界製のaaaビデオゲームと12のオープンソースプロジェクトにまたがる20の音楽ビジュアルプログラミングの欠陥のアルゴリズムを検証した。
その結果、szz-vcは3つの異なるビジュアルプログラミング言語の視覚コードの欠陥を検出することができることがわかった。
関連論文リスト
- VDebugger: Harnessing Execution Feedback for Debugging Visual Programs [103.61860743476933]
V Debuggerは、視覚プログラムのローカライズとデバッギングのために、段階的に実行を追跡することで訓練された、批評家とリファインダーのフレームワークである。
Vデバッガは、詳細な実行フィードバックを活用してプログラムエラーを特定し、修正する。
6つのデータセットの評価は、Vデバッガの有効性を示し、ダウンストリームタスクの精度が最大3.2%向上したことを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-19T11:09:16Z) - Code Revert Prediction with Graph Neural Networks: A Case Study at J.P. Morgan Chase [10.961209762486684]
コードリバース予測は、コード変更がソフトウェア開発で逆転またはロールバックされる可能性を予測または予測することを目的としている。
コード欠陥検出の以前の方法は、独立した機能に依存していたが、コードスクリプト間の関係を無視していた。
本稿では,コードインポートグラフとコード特徴を統合した,コード逆転予測のための系統的研究について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-14T15:54:29Z) - Patch2QL: Discover Cognate Defects in Open Source Software Supply Chain
With Auto-generated Static Analysis Rules [1.9591497166224197]
本稿では,SASTルールの自動生成によるOSSのコグネート欠陥の検出手法を提案する。
具体的には、プリパッチバージョンとポストパッチバージョンから重要な構文と意味情報を抽出する。
我々はPatch2QLというプロトタイプツールを実装し、それをC/C++の基本OSSに適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-23T02:23:11Z) - Between Lines of Code: Unraveling the Distinct Patterns of Machine and Human Programmers [14.018844722021896]
機械および人為的なコードの特徴を特徴付ける特定のパターンについて検討する。
本研究では,機械生成コード検出のための新しい手法であるTectCodeGPTを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-12T09:15:20Z) - Do LVLMs Understand Charts? Analyzing and Correcting Factual Errors in Chart Captioning [90.13978453378768]
生成したチャートキャプションに事実誤りを包括的に分類する。
大規模な人間のアノテーションの取り組みは、様々なチャートキャプションモデルによって作られたキャプションのエラーパターンと頻度に関する洞察を提供する。
分析の結果,GPT-4Vを含む最先端モデルでさえ,事実不正確なキャプションを頻繁に生成していることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-15T19:16:21Z) - Predicting Defective Visual Code Changes in a Multi-Language AAA Video
Game Project [54.20154707138088]
視覚的コードメトリクスを含む視覚的コード欠陥予測モデルの構築に注力する。
我々は,AAAビデオゲームプロジェクトにおける歴史的不可知性から抽出した特徴を用いて,我々のモデルを検証した。
欠陥予測モデルでは,ROC曲線の下での面積で全体の性能が向上することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-07T00:18:43Z) - Software Vulnerability Detection via Deep Learning over Disaggregated
Code Graph Representation [57.92972327649165]
この研究は、コードコーパスから安全でないパターンを自動的に学習するためのディープラーニングアプローチを探求する。
コードには解析を伴うグラフ構造が自然に認められるため,プログラムの意味的文脈と構造的規則性の両方を利用する新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)を開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-07T21:24:36Z) - Rethinking Generative Zero-Shot Learning: An Ensemble Learning
Perspective for Recognising Visual Patches [52.67723703088284]
我々はMPGAN(Multi-patch Generative Adversarial Nets)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
MPGANは、新しい重み付き投票戦略で、ローカルパッチ機能とラベルが見えないクラスを合成する。
MPGANは最先端の手法よりもはるかに精度が高い。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-27T05:49:44Z)
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。