論文の概要: PredicateFix: Repairing Static Analysis Alerts with Bridging Predicates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12205v1
• Date: Sat, 15 Mar 2025 17:09:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:34:05.426862
• Title: PredicateFix: Repairing Static Analysis Alerts with Bridging Predicates
• Title（参考訳）: PredicateFix: ブリッジ式述語による静的解析アラートの修復
• Authors: Yuan-An Xiao, Weixuan Wang, Dong Liu, Junwei Zhou, Shengyu Cheng, Yingfei Xiong,
• Abstract要約: 本稿では,警告のキーワードを自動検索するアルゴリズムを提案する。 次に、PredicateFixをRAGパイプラインとして構築し、CodeQLコードチェッカーによってフラグ付けされたアラートを修正する。 PredicateFixは正しい修理の数を27.1% 72.5%増加させ、他のベースラインRAGアプローチよりも大幅に上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.667595166548715
• License:
• Abstract: Using Large Language Models (LLMs) to fix static analysis alerts in program code is becoming increasingly popular and helpful. However, these models often have the problem of hallucination and perform poorly for complex and less common alerts, limiting their performance. Retrieval-augmented generation (RAG) aims to solve this problem by providing the model with a relevant example, but the unsatisfactory quality of such examples challenges the effectiveness of existing approaches. To address this challenge, this paper utilizes the predicates in the analysis rule, which can serve as a bridge between the alert and relevant code snippets within a clean code corpus, called key examples. Based on the above insight, we propose an algorithm to retrieve key examples for an alert automatically. Then, we build PredicateFix as a RAG pipeline to fix alerts flagged by the CodeQL code checker and another imperative static analyzer for Golang. Evaluation with multiple LLMs shows that PredicateFix increases the number of correct repairs by 27.1% ~ 72.5%, significantly outperforming other baseline RAG approaches.
• Abstract（参考訳）: プログラムコードで静的解析アラートを修正するためにLLM(Large Language Models)を使用すると、ますます人気が高まり、役に立ちます。 しかしながら、これらのモデルには幻覚の問題があることが多く、複雑であまり一般的でない警告に対して性能が悪く、性能が制限される。 Retrieval-augmented Generation (RAG) は、モデルに関連する例を提供することによってこの問題を解決することを目的としているが、そのような例の不満足な品質は、既存のアプローチの有効性に挑戦する。 この課題に対処するために,本論文では,クリーンコードコーパス内の警告スニペットと関連するコードスニペットのブリッジとして機能する,分析規則の述語を利用する。 以上の知見に基づいて,警告のキーワードを自動検索するアルゴリズムを提案する。 次に、コードQLコードチェッカーとGolang用の命令型静的アナライザによってフラグ付けされた警告を修正するために、PredicateFixをRAGパイプラインとして構築します。 複数のLCMによる評価では、PredicateFixは正しい修理回数を27.1%から72.5%増加させ、他のベースラインRAGアプローチよりも大幅に上回った。

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