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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种面向多覆盖率用例生成与多方法融合的软件bug定位方法。针对单元测试，本发明利用插桩方法与符号执行工具KLEE，首先提取代码的判定表达式、条件表达式，利用代码插桩与断言生成驱动函数，然后将转换后的代码输入到符号执行引擎内，生成并选择符合多种覆盖率的测试用例，形成一个满足多覆盖率的测试用例集；而后，将测试用例集中的测试用例作为输入，执行待测函数，结合静态分析与动态分析，收集多种自动bug定位方法的bug定位结果，包括程序切片法、程序谱法、覆盖元素切换法，然后利用排序学习算法LambdaMART对收集到各类方法的怀疑度分数进行整合，获得更准确的自动bug定位结果。
主权项：1.一种面向多覆盖率用例生成与多方法融合的软件bug定位方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1：对源代码文件中的函数进行预处理、插桩、生成驱动函数的操作；步骤2：将步骤1处理之后的代码交给符号执行工具，对被测函数生成满足条件组合覆盖的测试用例，并从中选择满足覆盖率要求的测试用例来作为最后的测试用例集；步骤3：对被测程序进行静态分析与动态分析，收集各个bug定位技术所需的信息；步骤4：根据步骤3中得到的静态分析与动态分析的信息，运行自动bug定位方法，得到多种bug定位方法的结果；步骤5：排序学习结合所有自动bug定位方法的结果，得到更好的bug定位效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种面向多覆盖率用例生成与多方法融合的软件bug定位方法
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