7月30日 谢晓园:Seeking for the Pot of Gold at the End of the Program Spectrum Rainbow —— 频谱缺陷定位中挑战与解决方案


报告人简介:

  谢晓园,武汉大学计算机学院,软件工程国家重点实验室,博士,教授,武汉大学珞珈青年学者。主要研究方向:软件测试、缺陷定位与修复、程序分析与切片、基于搜索优化的软件工程。

  发表多篇相关领域的论文书稿。其中以第一或通讯作者发表软件工程领域顶级期刊TOSEM论文2篇、软件工程顶级会议ICSE论文1篇、软件工程知名国际期刊会议JSS、IST、QRS等论文多篇。获国际会议QSIC最佳论文奖,SCI杂志Bioinformatics高引用率奖,获ACM SigEvo HUMIES 2017银奖。主持国家自然科学基金面上项目一项,获2015年湖北省科技进步一等奖。曾担任软件工程知名国际杂志Journal of Systems and Software专刊客座主编(Special Issue Guest Editor),国际会议SATE 2017、IWPD 2016大会主席,国际会议ICST 2018、QSIC 2013宣传主席(Publicity Chair)。此外,曾多次担任包括ACM Computing Survey、Journal of Systems and Software、Software Testing, Verification and Reliability等在内的多个国际知名杂志审稿人及国际知名会议程序委员会成员。

  

报告摘要:

  调试(debug)是软件开发过程中至关重要、但却需耗费巨大资源的任务。特别是在开发的中后期,集成测试所导致的软件失效往往需要遍历整个代码才可以确定出错原因。因此一直以来,研究人员都在试图寻找一种高效的“自动化缺陷定位技术”(Automatic Fault Localization),目的在于尽可能不涉及人工操作,仅使用测试执行的各种信息,即自动确定软件缺陷(bug或fault)的位置或原因。这一技术可以大幅减轻程序员工作负担,提高调试的工作效率。其中,“基于频谱的软件缺陷定位”是一种非常轻量高效的方法,在过去的近30年中曾被广泛研究。然而在这些研究中,仍然存在诸多问题,使得该方法未能真正在生产实践中发挥作用。本报告将首先介绍这一轻量级方法,并针对现有研究中的问题,介绍我们所提出一系列解决方案。这些工作从理论和实践两方面实现了突破,彻底解决了一系列难题,扭转了该领域先前多年的错误研究方向。





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