論文の概要: Beyond Crash-to-Patch: Patch Evolution for Linux Kernel Repair

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03851v1
• Date: Sat, 04 Apr 2026 20:23:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.797645
• Title: Beyond Crash-to-Patch: Patch Evolution for Linux Kernel Repair
• Title（参考訳）: クラッシュ・トゥ・パッチを超えて:Linuxカーネルの修復のためのパッチ進化
• Authors: Luyao Bai, Kenan Alghythee, Hang Zhang, Xiaoguang Wang,
• Abstract要約: Linuxカーネルの修正は、受け入れ前にメーリングリストの反復的なリビジョンが行われ、レビュアーからのフィードバックが正確さ、ハンドリング、APIコンプライアンスを形作る。 6946 syzbot-linked bug-fix cyclesを再構築し,カーネルパッチの進化に関する大規模な研究を行った。 我々は、検索ベースのメモリと微調整された診断アドバイザを統合する修復フレームワークであるPatchAdvisorを開発し、コードエージェントをレビュアー対応パッチへ誘導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.267311896805228
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Linux kernel bug repair is typically approached as a direct mapping from crash reports to code patches. In practice, however, kernel fixes undergo iterative revision on mailing lists before acceptance, with reviewer feedback shaping correctness, concurrency handling, and API compliance. This iterative refinement process encodes valuable repair knowledge that existing automated approaches overlook. We present a large-scale study of kernel patch evolution, reconstructing 6946 syzbot-linked bug-fix lifecycles that connect crash reports, reproducers, mailing-list discussions, revision histories, and merged fixes. Our analysis confirms that accepted repairs are frequently non-local and governed by reviewer-enforced constraints not present in bug reports. Building on these insights, we develop PatchAdvisor, a repair framework that integrates retrieval-based memory with a fine-tuned diagnostic advisor to guide a coding agent toward reviewer-aligned patches. Evaluation on temporally held-out syzbot cases demonstrates that leveraging patch-evolution history yields measurable gains in both reviewer-aligned refinement signals and end-to-end repair quality compared to unguided and retrieval-only baselines.
• Abstract（参考訳）: Linuxカーネルのバグ修正は通常、クラッシュレポートからコードパッチへの直接マッピングとしてアプローチされる。 しかし実際には、カーネル修正は受け入れ前にメーリングリストを反復的に修正し、レビュアーからのフィードバックが正確さ、並行処理、APIコンプライアンスを形作っている。 この反復的な改善プロセスは、既存の自動化アプローチが見落としている貴重な修理知識を符号化します。 本稿では,クラッシュレポート,リデューサ,メーリングリストの議論,リビジョン履歴,マージフィックスを接続する6946のsyzbot関連バグフィックスライフサイクルを再構築したカーネルパッチの大規模な研究について述べる。 解析の結果,修復は非局所的であり,バグ報告に存在しないレビュアー強化制約によって管理されることが確認された。 これらの知見に基づいて、検索ベースのメモリと微調整された診断アドバイザを統合して、レビュアー対応パッチにコーディングエージェントを誘導する修復フレームワークであるPatchAdvisorを開発した。 時間的に保持されたシスボットケースの評価では、パッチ進化履歴を利用することで、レビュアーの整合性向上信号とエンドツーエンドの修復品質を、未案内および検索専用ベースラインと比較すると、測定可能なゲインが得られることが示されている。

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