論文の概要: Automated Defects Detection and Fix in Logging Statement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03101v1
• Date: Tue, 6 Aug 2024 11:04:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 14:17:45.595672
• Title: Automated Defects Detection and Fix in Logging Statement
• Title（参考訳）: ロギングステートメントにおける自動欠陥検出と修正
• Authors: Renyi Zhong, Yichen Li, Jinxi Kuang, Wenwei Gu, Yintong Huo, Michael R. Lyu,
• Abstract要約: 開発者はロギングステートメントを使用してソフトウェアを監視するが、ログの誤解を招くことは、実際のアクティビティを隠蔽することで、メンテナンスを複雑にする可能性がある。 ログ品質に関する既存の研究は限定的であり、主に単一欠陥と手動修正に焦点を当てている。 ログステートメントの自動検出と更新のための2段階フレームワークであるLogFixerを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.631530836349505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Developers use logging statements to monitor software, but misleading logs can complicate maintenance by obscuring actual activities. Existing research on logging quality issues is limited, mainly focusing on single defects and manual fixes. To address this, we conducted a study identifying four defect types in logging statements through real-world log changes analysis. We propose LogFixer, a two-stage framework for automatic detection and updating of logging statements. In the offline stage, LogFixer uses a similarity-based classifier on synthetic defective logs to identify defects. During the online phase, this classifier evaluates logs in code snippets to determine necessary improvements, and an LLM-based recommendation framework suggests updates based on historical log changes. We evaluated LogFixer on real-world and synthetic datasets, and new real-world projects, achieving an F1 score of 0.625. LogFixer significantly improved static text and dynamic variables suggestions by 48.12\% and 24.90\%, respectively, and achieved a 61.49\% success rate in recommending correct updates for new projects. We reported 40 problematic logs to GitHub, resulting in 25 confirmed and merged changes across 11 projects.
• Abstract（参考訳）: 開発者はロギングステートメントを使用してソフトウェアを監視するが、ログの誤解を招くことは、実際のアクティビティを隠蔽することで、メンテナンスを複雑にする可能性がある。 ログ品質に関する既存の研究は限定的であり、主に単一欠陥と手動修正に焦点を当てている。 これを解決するために,実世界のログ変更分析を用いて,ロギングステートメントの4つの欠陥タイプを同定した。 ログステートメントの自動検出と更新のための2段階フレームワークであるLogFixerを提案する。 オフラインの段階では、LogFixerは類似性ベースの分類器を合成欠陥ログに使用して欠陥を特定する。 オンラインフェーズでは、この分類器がコードスニペット内のログを評価し、必要な改善を判断し、LLMベースのレコメンデーションフレームワークが履歴ログの変更に基づいて更新を提案する。 実世界のデータセットと合成データセット、および新しい実世界のプロジェクトについてLogFixerを評価し、F1スコアの0.625を達成した。 LogFixerは静的テキストと動的変数の提案をそれぞれ48.12\%、24.90\%改善し、新しいプロジェクトの正しい更新を推奨する61.49\%の成功率を達成した。 私たちは、GitHubに40の問題のあるログを報告し、その結果、11プロジェクト間で25の確認とマージが行われた。

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