基于概率模型检测的软件缺陷定位方法

作者：任胜兵; 陈军; 谭文钊; 左兴

来源：计算机应用研究, 2021, 38(11): 3387-3397.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0132

• 缺陷定位
• 概率模型检测
• 测试用例
• 执行轨迹
• 概率计算树逻辑

软件缺陷的存在导致软件无法满足用户的需求,如何高效高质量地定位缺陷是消除软件缺陷的关键。基于模型的缺陷定位技术是当前的研究热点,可以用于检测软件系统故障找到软件失效的原因。现有基于模型的缺陷定位技术中,未考虑非相邻节点间传递依赖和测试用例对可疑度的影响,导致缺陷定位精度和效率低。提出了基于概率模型检测的软件缺陷定位方法(probabilistic model checking method for software fault location,PMCSFL),首先提出一种程序概率模型用于提高模型的推理能力;然后设计了基于执行路径构建程序概率模型的学习算法;最后设计了基于概率模型检测的软件缺陷定位算法,用于缺陷定位分析。通过在公共数据集Siemens上进行实验和分析,表明了PMC-SFL方法与五种现有的缺陷定位方法 RankCP、BNPDG、Tarantula、SOBER和CT相比,具有更高的软件缺陷定位精度和效率。

• 单位
  中南大学