論文の概要: FineWAVE: Fine-Grained Warning Verification of Bugs for Automated Static Analysis Tools
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16032v2
- Date: Sat, 6 Apr 2024 06:50:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 00:27:26.631714
- Title: FineWAVE: Fine-Grained Warning Verification of Bugs for Automated Static Analysis Tools
- Title（参考訳）: FineWAVE: 自動静的解析ツールのためのバグの微粒化警告検証
- Authors: Han Liu, Jian Zhang, Cen Zhang, Xiaohan Zhang, Kaixuan Li, Sen Chen, Shang-Wei Lin, Yixiang Chen, Xinhua Li, Yang Liu,
- Abstract要約: ASAT(Automated Static Analysis Tools)は、バグ検出を支援するために、時間とともに進化してきた。
これまでの研究は、報告された警告を検証するための学習ベースの方法を探究してきた。
我々は,バグに敏感な警告をきめ細かい粒度で検証する学習ベースアプローチであるFineWAVEを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.927121513404924
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automated Static Analysis Tools (ASATs) have evolved over time to assist in detecting bugs. However, the excessive false warnings can impede developers' productivity and confidence in the tools. Previous research efforts have explored learning-based methods to validate the reported warnings. Nevertheless, their coarse granularity, focusing on either long-term warnings or function-level alerts, which are insensitive to individual bugs. Also, they rely on manually crafted features or solely on source code semantics, which is inadequate for effective learning. In this paper, we propose FineWAVE, a learning-based approach that verifies bug-sensitive warnings at a fine-grained granularity. Specifically, we design a novel LSTM-based model that captures multi-modal semantics of source code and warnings from ASATs and highlights their correlations with cross-attention. To tackle the data scarcity of training and evaluation, we collected a large-scale dataset of 280,273 warnings. We conducted extensive experiments on the dataset to evaluate FineWAVE. The experimental results demonstrate the effectiveness of our approach, with an F1-score of 97.79\% for reducing false alarms and 67.06% for confirming actual warnings, significantly outperforming all baselines. Moreover, we have applied our FineWAVE to filter out about 92% warnings in four popular real-world projects, and found 25 new bugs with minimal manual effort.
- Abstract（参考訳）: ASAT(Automated Static Analysis Tools)は、バグ検出を支援するために、時間とともに進化してきた。
しかし、過度に誤った警告は、開発者の生産性とツールへの信頼を妨げる可能性がある。
これまでの研究は、報告された警告を検証するための学習ベースの方法を探究してきた。
それでも、その粗い粒度は、個々のバグに敏感な長期的な警告や機能レベルの警告に重点を置いている。
また、手作業による機能や、効果的な学習には不十分なソースコードセマンティクスにのみ依存する。
本稿では,バグに敏感な警告をきめ細かい粒度で検証する学習ベースアプローチであるFineWAVEを提案する。
具体的には、ソースコードのマルチモーダルなセマンティクスと、ASATからの警告をキャプチャし、それらの相互関連性を強調するLSTMベースのモデルの設計を行う。
トレーニングと評価のデータ不足に対処するため,大規模な280,273件の警告データセットを収集した。
我々はFineWAVEを評価するためにデータセットについて広範な実験を行った。
その結果,F1スコア97.79\%で誤報を低減し,67.06%で実際の警報を確認できた。
さらに、FineWAVEを使用して、4つの人気のある実世界のプロジェクトで約92%の警告をフィルタリングし、手作業の最小限で25の新しいバグを発見しました。
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