論文の概要: Static Code Analyzer Recommendation via Preference Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18393v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 12:36:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:56:08.447411
• Title: Static Code Analyzer Recommendation via Preference Mining
• Title（参考訳）: 推奨マイニングによる静的コードアナライザ勧告
• Authors: Xiuting Ge, Chunrong Fang, Xuanye Li, Ye Shang, Mengyao Zhang, Ya Pan,
• Abstract要約: 静的コードアナライザ(SCA)は、ソフトウェアの品質保証において重要な役割を果たす。 様々な静的解析技術を持つSCAは、偽陽性と偽陰性のレベルが異なる。 あるプロジェクトにおけるより多くの欠陥を検出するために、このプロジェクトをスキャンするためにもっと利用可能なSCAを使用することが可能です。 許容できないコストと過剰な警告を生成するため、あるプロジェクトのために利用可能なSCAを全て呼び出すことは、実際のシナリオでは現実的ではありません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.933549388923786
• License:
• Abstract: Static Code Analyzers (SCAs) have played a critical role in software quality assurance. However, SCAs with various static analysis techniques suffer from different levels of false positives and false negatives, thereby yielding the varying performance in SCAs. To detect more defects in a given project, it is a possible way to use more available SCAs for scanning this project. Due to producing unacceptable costs and overpowering warnings, invoking all available SCAs for a given project is impractical in real scenarios. To address the above problem, we are the first to propose a practical SCA recommendation approach via preference mining, which aims to select the most effective SCA for a given project. Specifically, our approach performs the SCA effectiveness evaluation to obtain the correspondingly optimal SCAs on projects under test. Subsequently, our approach performs the SCA preference mining via the project characteristics, thereby analyzing the intrinsic relation between projects under test and the correspondingly optimal SCAs. Finally, our approach constructs the SCA recommendation model based on the evaluation data and the associated analysis findings. We conduct the experimental evaluation on three popular SCAs as well as 213 open-source and large-scale projects. The results present that our constructed SCA recommendation model outperforms four typical baselines by 2 ~ 11 times.
• Abstract（参考訳）: 静的コードアナライザ(SCA)は、ソフトウェアの品質保証において重要な役割を果たす。 しかし、様々な静的解析技術を持つSCAは、異なるレベルの偽陽性と偽陰性に悩まされ、SCAにおける様々なパフォーマンスをもたらす。 あるプロジェクトにおけるより多くの欠陥を検出するために、このプロジェクトをスキャンするためにもっと利用可能なSCAを使用することが可能です。 許容できないコストと過剰な警告を生成するため、あるプロジェクトのために利用可能なSCAを全て呼び出すことは、実際のシナリオでは現実的ではありません。 上記の問題に対処するため、私たちは、あるプロジェクトにおいて最も効果的なSCAを選択することを目的とした、優先順位マイニングによる実用的なSCAレコメンデーションアプローチを最初に提案します。 具体的には、テスト中のプロジェクトにおいて、対応する最適なSCAを得るために、SCAの有効性評価を行う。 提案手法は, プロジェクト特性によるSCA選好マイニングを行い, テスト中のプロジェクトとそれに対応する最適なSCAとの本質的な関係を解析する。 最後に、評価データと関連する分析結果に基づいて、SCAレコメンデーションモデルを構築した。 3つのSCAおよび213のオープンソースおよび大規模プロジェクトで実験的な評価を行う。 その結果、構築したSCAレコメンデーションモデルは4つの典型的なベースラインを2倍から11倍に上回っていることがわかった。

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