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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.45.2018.tde-17082018-153806
Documento
Autor
Nome completo
Higor Amario de Souza
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2018
Orientador
Banca examinadora
Lejbman, Alfredo Goldman Vel (Presidente)
Chaim, Marcos Lordello
Lemos, Otávio Augusto Lazzarini
Simão, Adenilso da Silva
Vincenzi, Auri Marcelo Rizzo
Título em inglês
Assessment of spectrum-based fault localization for practical use
Palavras-chave em inglês
Contextual information
Debugging
Fault localization
Spectrum-based
Testing
User study
Resumo em inglês
Debugging is one of the most time-consuming activities in software development. Several fault localization techniques have been proposed in the last years, aiming to reduce development costs. A promising approach, called Spectrum-based Fault localization (SFL), consists of techniques that provide a list of suspicious program elements (e.g., statements, basic blocks, methods) more likely to be faulty. Developers should inspect a suspiciousness list to search for faults. However, these fault localization techniques are not yet used in practice. These techniques are based on assumptions about the developer's behavior when inspecting such lists that may not hold in practice. A developer is supposed to inspect an SFL list from the most to the least suspicious program elements (e.g., statements) until reaching the faulty one. This assumption leads to some implications: the techniques are assessed only by the position of a bug in a list; a bug is deemed as found when the faulty element is reached. SFL techniques should pinpoint the faulty program elements among the first picks to be useful in practice. Most techniques use ranking metrics to assign suspiciousness values to program elements executed by the tests. These ranking metrics have presented similar modest results, which indicates the need for different strategies to improve the effectiveness of SFL. Moreover, most techniques use only control-flow spectra due to the high execution costs associated with other spectra, such as data-flow. Also, little research has investigated the use of SFL techniques by practitioners. Understanding how developers use SFL may help to clarify the theoretical assumptions about their behavior, which in turn can collaborate with the proposal of techniques more feasible for practical use. Therefore, user studies are a valuable tool for the development of the area. The goal of this thesis research was to propose strategies to improve spectrum-based fault localization, focusing on its practical use. This thesis presents the following contributions. First, we investigate strategies to provide contextual information for SFL. These strategies helped to reduce the amount of code to be inspected until reaching the faults. Second, we carried out a user study to understand how developers use SFL in practice. The results show that developers can benefit from SFL to locate bugs. Third, we explore the use of data-flow spectrum for SFL. Data-flow spectrum singles out faults significantly better than control-flow spectrum, improving the fault localization effectiveness.
Título em português
Avaliação de localização de defeitos baseada em espectro para uso prático
Palavras-chave em português
Baseada em espectro
Depuração
Estudo com usuários
Informação contextual
Localização de defeitos
Testes
Resumo em português
Depuração é uma das atividades mais custosas durante o desenvolvimento de programas. Diversas técnicas de localização de defeitos têm sido propostas nos últimos anos com o objetivo de reduzir custos de desenvolvimento. Uma abordagem promissora, chamada Localização de Defeitos baseada em Espectro (LDE), é formada por técnicas que fornecem listas contendo elementos de código (comandos, blocos básicos, métodos) mais suspeitos de conter defeitos. Desenvolvedores deveriam inspecionar uma lista de suspeição para procurar por defeitos. No entanto, essas técnicas de localização de defeitos ainda não são usadas na prática. Essas técnicas baseiam-se em suposições sobre o comportamento de desenvolvedores durante a inspeção de tais listas que podem não ocorrer na prática. Um desenvolvedor supostamente inspeciona uma lista de LDE a partir do elemento mais suspeito para o menos suspeito até atingir o elemento defeituoso. Essa suposição leva a algumas implicações: as técnicas são avaliadas somente pela posição dos defeitos nas listas; um defeito é considerado como encontrado quando o elemento defeituoso é atingido. Técnicas de LDE deveriam posicionar os elementos de código defeituosos entre as primeiras posições para serem úteis na prática. A maioria das técnicas usa métricas de ranqueamento para atribuir valores de suspeição aos elementos executados pelos testes. Essas métricas de ranqueamento têm apresentado resultados semelhantes, o que indica a necessidade de estratégias diferentes para melhorar a eficácia de LDE. Além disso, a maioria das técnicas usa somente espectros de fluxo de controle devido ao alto custo de execução associado a outros espectros, tais como fluxo de dados. Também, poucas pesquisas têm investigado o uso de técnicas de LDE por programadores. Entender como desenvolvedores usam LDE pode ajudar a esclarecer as suposições teóricas sobre seu comportamento, o que por sua vez pode para colaborar para a proposição de técnicas mais viáveis para uso prático. Portanto, estudos com usuários são importantes para o desenvolvimento da área. O objetivo desta pesquisa de doutorado foi propor estratégias para melhorar a localização de defeitos baseada em espectro focando em seu uso prático. Esta tese apresenta as seguintes contribuições originais. Primeiro, nós investigamos estratégias para fornecer informação de contexto para LDE. Essas estratégias ajudaram a reduzir quantidade de código a ser inspecionado até atingir os defeitos. Segundo, nós realizamos um estudo com usuários para entender como desenvolvedores usam LDE na prática. Os resultados mostram que desenvolvedores podem beneficiar-se de LDE para localizar defeitos. Terceiro, nós exploramos o uso de espectros de fluxo de dados para LDE. Mostramos que o espectro de fluxo de dados seleciona defeitos significamente melhor que espectro de fluxo de controle, aumentando a eficácia de localização de defeitos.
 
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Data de Publicação
2018-08-29
 
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