論文の概要: SURE: A Visualized Failure Indexing Approach using Program Memory Spectrum

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12415v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 02:04:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-21 14:51:17.922568
• Title: SURE: A Visualized Failure Indexing Approach using Program Memory Spectrum
• Title（参考訳）: SURE: プログラムメモリスペクトルを用いた視覚的障害指標化手法
• Authors: Yi Song, Xihao Zhang, Xiaoyuan Xie, Songqiang Chen, Quanming Liu, Ruizhi Gao
• Abstract要約: 本稿では,プログラムメモリスペクトルを用いたsualized failuRe indExingアプローチであるSUREを提案する。 まず、失敗したテストケースの実行中に、事前に設定されたブレークポイントで実行時のメモリ情報を収集する。 2つの障害のプロキシとして機能するPMSイメージの任意のペアは、トレーニングされたシームズ畳み込みニューラルネットワークに供給される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4151044161696587
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Failure indexing is a longstanding crux in software testing and debugging, the goal of which is to automatically divide failures (e.g., failed test cases) into distinct groups according to the culprit root causes, as such multiple faults in a faulty program can be handled independently and simultaneously. This community has long been plagued by two challenges: 1) The effectiveness of division is still far from promising. Existing techniques only employ a limited source of run-time data (e.g., code coverage) to be failure proximity, which typically delivers unsatisfactory results. 2) The outcome can be hardly comprehensible. A developer who receives the failure indexing result does not know why all failures should be divided the way they are. This leads to difficulties for developers to be convinced by the result, which in turn affects the adoption of the results. To tackle these challenges, in this paper, we propose SURE, a viSUalized failuRe indExing approach using the program memory spectrum. We first collect the run-time memory information at preset breakpoints during the execution of failed test cases, and transform it into human-friendly images (called program memory spectrum, PMS). Then, any pair of PMS images that serve as proxies for two failures is fed to a trained Siamese convolutional neural network, to predict the likelihood of them being triggered by the same fault. Results demonstrate the effectiveness of SURE: It achieves 101.20% and 41.38% improvements in faults number estimation, as well as 105.20% and 35.53% improvements in clustering, compared with the state-of-the-art technique in this field, in simulated and real-world environments, respectively. Moreover, we carry out a human study to quantitatively evaluate the comprehensibility of PMS, revealing that this novel type of representation can help developers better comprehend failure indexing results.
• Abstract（参考訳）: フェールインデクシングは、ソフトウェアのテストとデバッグにおいて長年続く難題であり、障害プログラムにおける複数の障害が独立して同時に処理されるように、失敗(例えば、失敗したテストケース)を原因の根本原因に従って個別のグループに自動的に分割することを目的としている。 このコミュニティは長い間、2つの課題に悩まされてきた。 1) 分割の有効性は, まだ有望とは程遠い。 既存のテクニックでは、実行時のデータ(例えばコードカバレッジ)の限られたソースしか使用していないため、通常は不満足な結果をもたらす。 2)結果はほとんど理解できない。 障害インデックス結果を受信した開発者は、すべての障害を現在の方法で分割すべき理由を知らない。 これにより、開発者は結果に納得することが難しくなり、結果として結果の採用に影響を及ぼす。 本稿では,これらの課題に対処するため,プログラムメモリスペクトルを用いたsualized failuRe indExingアプローチであるSUREを提案する。 まず、テストケースの実行中に予め設定されたブレークポイントで実行時のメモリ情報を収集し、それを人間フレンドリーな画像(プログラムメモリスペクトル、PMS)に変換する。 そして、2つの障害のプロキシとなる1対のpms画像がトレーニングされたシアム畳み込みニューラルネットワークに送られ、それらが同じ障害によって引き起こされる可能性を予測する。 その結果、101.20%と41.38%の障害数推定の改善と、105.20%と35.53%のクラスタリング改善が得られた。 さらに, PMSの理解度を定量的に評価するために人間による研究を行い, この新しい表現は, ディベロッパによる障害指標の理解に有効であることを示した。

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