論文の概要: Automated Validation of COBOL to Java Transformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10999v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 06:13:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.451959
• Title: Automated Validation of COBOL to Java Transformation
• Title（参考訳）: COBOLのJava変換への自動検証
• Authors: Atul Kumar, Diptikalyan Saha, Toshikai Yasue, Kohichi Ono, Saravanan Krishnan, Sandeep Hans, Fumiko Satoh, Gerald Mitchell, Sachin Kumar,
• Abstract要約: 我々は,Javaの等価性と翻訳の妥当性を検証するためのフレームワークとツールを提案する。 問題が発生した場合のコード修正や,改善のためのAIモデルへのフィードバックの提供にも役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.162381960073761
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advances in Large Language Model (LLM) based Generative AI techniques have made it feasible to translate enterpriselevel code from legacy languages such as COBOL to modern languages such as Java or Python. While the results of LLM-based automatic transformation are encouraging, the resulting code cannot be trusted to correctly translate the original code. We propose a framework and a tool to help validate the equivalence of COBOL and translated Java. The results can also help repair the code if there are some issues and provide feedback to the AI model to improve. We have developed a symbolic-execution-based test generation to automatically generate unit tests for the source COBOL programs which also mocks the external resource calls. We generate equivalent JUnit test cases with equivalent mocking as COBOL and run them to check semantic equivalence between original and translated programs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)ベースのジェネレーティブAI技術の最近の進歩により、COBOLのようなレガシー言語からJavaやPythonのようなモダン言語へのエンタープライズレベルのコード変換が可能になった。 LLMベースの自動変換の結果が奨励されているが、結果として得られるコードは、元のコードを正しく翻訳する信頼できない。 我々はCOBOLと翻訳Javaの等価性を検証するためのフレームワークとツールを提案する。 問題が発生した場合のコード修正や,改善のためのAIモデルへのフィードバックの提供にも役立ちます。 我々は、外部リソース呼び出しをモックするCOBOLプログラムのユニットテストを自動的に生成するシンボリックエグゼクションベースのテスト生成を開発した。 等価なJUnitテストケースを生成し、COBOLとして等価なモックを生成し、それらを実行して、元のプログラムと翻訳されたプログラム間の意味的等価性をチェックする。

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