修正ルールを用いた潜在バグ自動修正手法REPIXの提案

情報処理学会

説明

本論文は，静的解析ツールが検出する潜在バグに対し，潜在バグの修正に必要な情報を設定項目として入力する修正ルールをもとに自動修正する方式を提案する．従来手法として，機械学習を用いて修正履歴から修正案を提示する手法，潜在バグごとに対象コードの探索・修正処理をプログラム実装する手法が知られている．一般にシステム開発では，設計方針の違いから，プロジェクトごとに修正内容を変更する必要がある．しかしながら，従来手法では，修正内容が学習データに依存，或いは，修正内容の変更にプログラム修正の必要があり，プロジェクトごとに修正内容を変更することは困難である．提案手法では，修正実施条件・修正操作を修正ルールとして定義することで，静的解析ツールで検出される潜在バグに対する自動修正を実現する．従って，設定項目の値を変更するだけで，修正内容の変更が可能となる．提案手法を実プロジェクトのソースコードに適用した結果，有識者選定の優先対応潜在バグが指摘された 237 箇所の内．232 箇所（97.9%）について修正可能であることを確認した．また，開発有識者判断により，潜在バグ修正内容 52 件の内，49 件（94.2%）がコミット可能であると確認した．

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