論文の概要: Validity-Preserving Delta Debugging via Generator Trace Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04623v3
• Date: Wed, 04 Dec 2024 15:09:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:05:42.454752
• Title: Validity-Preserving Delta Debugging via Generator Trace Reduction
• Title（参考訳）: 発電機トレーサリダによるデルタデバッギングの妥当性
• Authors: Luyao Ren, Xing Zhang, Ziyue Hua, Yanyan Jiang, Xiao He, Yingfei Xiong, Tao Xie,
• Abstract要約: GReduceは、削減された有効なテスト入力を出力するジェネレータ上の他の実行を検索する。 GReduceはPersesやT-PDDなど最先端の構文ベースのリデューサを大幅に上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.24086822861706
• License:
• Abstract: Reducing test inputs that trigger bugs is crucial for efficient debugging. Delta debugging is the most popular approach for this purpose. When test inputs need to conform to certain specifications, existing delta debugging practice encounters a validity problem: it blindly applies reduction rules, producing a large number of invalid test inputs that do not satisfy the required specifications. This overall diminishing effectiveness and efficiency becomes even more pronounced when the specifications extend beyond syntactical structures. Our key insight is that we should leverage input generators, which are aware of these specifications, to generate valid reduced inputs, rather than straightforwardly performing reduction on test inputs. In this paper, we propose a generator-based delta debugging method, namely GReduce, which derives validity-preserving reducers. Specifically, given a generator and its execution, demonstrating how the bug-inducing test input is generated, GReduce searches for other executions on the generator that yield reduced, valid test inputs. The evaluation results on five benchmarks (i.e., graphs, DL models, JavaScript programs, SymPy, and algebraic data types) show that GReduce substantially outperforms state-of-the-art syntax-based reducers including Perses and T-PDD, and also outperforms QuickCheck, SmartCheck, as well as the state-of-the-art choice-sequence-based reducer Hypothesis, demonstrating the effectiveness, efficiency, and versatility of GReduce.
• Abstract（参考訳）: 効率的なデバッグには、バグを引き起こすテストインプットの削減が不可欠だ。 デルタデバッギングはこの目的のために最も一般的なアプローチである。 テスト入力が特定の仕様に従う必要がある場合、既存のデルタデバッギングプラクティスは有効な問題に直面します。 この全体的な効果と効率の低下は、仕様が構文構造を超えて拡張されるとさらに顕著になる。 私たちのキーとなる洞察は、これらの仕様を認識した入力ジェネレータを活用して、テストインプットのリダクションを直接実行するのではなく、有効なリダクションインプットを生成することです。 本稿では,ジェネレータを用いたデルタデバッギング手法であるGReduceを提案する。 具体的には、ジェネレータとその実行が、バグ誘発テストインプットの生成方法を示すものであることを条件として、GReduceは、削減された有効なテストインプットを出力するジェネレータ上の他の実行を検索する。 5つのベンチマーク(グラフ、DLモデル、JavaScriptプログラム、SymPy、代数データ型)の評価結果は、GReduceがPersesやT-PDDといった最先端の構文ベースのリデューサを著しく上回り、QuickCheck、SmartCheck、そして最先端の選択系列ベースのリデューサ仮説を上回り、GReduceの有効性、効率、汎用性を実証していることを示している。

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