論文の概要: HapCiD: Detecting API-related Compatibility Issues in OpenHarmony Apps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.20099v1
- Date: Thu, 17 Sep 2026 12:01:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-20 08:55:54.251822
- Title: HapCiD: Detecting API-related Compatibility Issues in OpenHarmony Apps
- Title(参考訳): HapCiD: OpenHarmonyアプリのAPI関連の互換性問題を検出する
- Abstract要約: OpenHarmonyアプリのAPI関連の互換性問題を自動的に検出するオープンソースツールであるHapCiDを紹介します。
4,478のアプリに適用されたHapCiDは、100%精度で163アプリ間で2,040の互換性の問題を検出することに成功した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.600823119191983
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: OpenHarmony, an emerging open-source mobile platform, is rapidly gaining attention in the mobile development community. Its fast-evolving Software Development Kit (SDK) introduces numerous Application Programming Interfaces (APIs) to boost developer productivity but inevitably introduces compatibility challenges, an issue well known from platforms like Android. However, existing compatibility analysis tools are ineffective for OpenHarmony due to its newly introduced ArkTS programming language and the lack of a mature behavioral model to capture app execution semantics. To bridge this gap, we present HapCiD, an open-source tool for automatically detecting API-related compatibility issues in OpenHarmony apps. Applied to 4,478 apps, HapCiD successfully detects 2,040 compatibility issues across 163 apps with 100 percent accuracy. Based on these findings, we conduct a comprehensive study of compatibility issues, categorizing their types, examining existing mitigation strategies, and proposing future improvements.
- Abstract(参考訳): オープンソースのモバイルプラットホームOpenHarmonyは、モバイル開発コミュニティで急速に注目を集めている。
その急速に進化するソフトウェア開発キット(SDK)は、開発者の生産性を高めるために多数のアプリケーションプログラミングインターフェース(API)を導入していますが、必然的に互換性の問題をもたらします。
しかし、既存の互換性分析ツールは、新しく導入されたArkTSプログラミング言語と、アプリ実行セマンティクスをキャプチャする成熟した振る舞いモデルがないため、OpenHarmonyには効果がない。
このギャップを埋めるため、OpenHarmonyアプリのAPI関連の互換性問題を自動的に検出するオープンソースツールであるHapCiDを紹介します。
4,478のアプリに適用されたHapCiDは、100%精度で163アプリ間で2,040の互換性の問題を検出することに成功した。
これらの知見に基づいて、互換性問題に関する総合的な研究を行い、それらのタイプを分類し、既存の緩和戦略を調べ、今後の改善を提案する。
関連論文リスト
- HyMobileAgent: Data-Environment Co-Scaling for Efficient GUI Agents [57.53434680014667]
HyMobileAgentはHy3.0-VL-A3B上に開発されたビジョンネイティブ基盤モデルである。
我々は,モバイルインタラクションの重要なボトルネックに対処する,共同データと環境中心のスケーリングフレームワークを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-16T04:12:42Z) - Framework-Aware Code Generation with API Knowledge Graph-Constructed Data: A Study on HarmonyOS [52.483888557864326]
APIKG4SYNはAPI指向の質問コードペアの構築にAPIナレッジグラフを活用するように設計されたフレームワークである。
APIKG4SYNを使ったHarmonyOSコード生成のための最初のベンチマークを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-29T08:13:54Z) - ArkAnalyzer: The Static Analysis Framework for OpenHarmony [16.740020679567802]
ArkTSはOpenHarmonyモバイルオペレーティングシステム用のアプリケーション開発専用の新しいプログラミング言語である。
ArkAnalyzerはArkAnalyzerという名前のフレームワークで、オープンソースプロジェクトとして公開されている。
我々のArkAnalyzerは上記の問題に対処し、すでに多くの基本的な静的解析機能を統合している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-10T09:01:49Z) - ExploraCoder: Advancing code generation for multiple unseen APIs via planning and chained exploration [70.26807758443675]
ExploraCoderはトレーニング不要のフレームワークで、大規模な言語モデルにコードソリューションで見えないAPIを呼び出す権限を与える。
実験の結果、ExploreaCoderは、事前のAPI知識に欠けるモデルのパフォーマンスを大幅に改善することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-06T19:00:15Z) - A Large-scale Investigation of Semantically Incompatible APIs behind Compatibility Issues in Android Apps [13.24503570840706]
Android Open Source Project(AOSP)において、互換性のないAPIを大規模に発見する。
非互換なAPI,特にセマンティックな変更を検出するための統合フレームワークを提案する。
提案手法は,バージョン4からバージョン33までの互換性のない5,481のAPIを検出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-25T10:12:37Z) - Software Engineering for OpenHarmony: A Research Roadmap [50.56072657598223]
既存の研究は、主にAndroidとiOSという人気のモバイルプラットフォームに焦点を当てている。
新しくオープンソース化されたモバイルプラットフォームであるOpenHarmonyはめったに検討されていない。
私たちは、モバイルソフトウェアエンジニアリングコミュニティに、OpenHarmonyに有望なアプローチを貢献するよう、同僚の研究者に促す研究ロードマップを提示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T15:27:09Z) - Taming Android Fragmentation through Lightweight Crowdsourced Testing [9.752084629147854]
我々は,クラウドソースによるAndroidの断片化を緩和する,新しい,軽量なクラウドソーステスト手法であるLAZYCOWを提案する。
実世界のAndroidデバイス上で数千のテストケースの実験結果から、LAZYCOWはAPIによる互換性の問題を自動的に識別し、検証するのに有効であることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-10T01:37:16Z) - Emerging App Issue Identification via Online Joint Sentiment-Topic
Tracing [66.57888248681303]
本稿では,MERITという新しい問題検出手法を提案する。
AOBSTモデルに基づいて、1つのアプリバージョンに対するユーザレビューに否定的に反映されたトピックを推測する。
Google PlayやAppleのApp Storeで人気のアプリに対する実験は、MERITの有効性を実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-23T06:34:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。