代码变更表示学习及其应用研究进展

代码变更是软件演化过程中的关键行为,其质量与软件质量密切相关.对代码变更进行建模和表示是众多软件工程任务的基础,例如即时缺陷预测、软件制品可追溯性恢复等.近年来,代码变更表示学习技术得到了广泛的关注与应用.该类技术旨在学习将代码变更的语义信息表示为稠密低维实值向量,即学习代码变更的分布式表示,相比于传统的人工设计代码变更特征的方法具有自动学习、端到端训练和表示准确等优点.但同时该领域目前也存在如结构信息利用困难、基准数据集缺失等挑战.对近期代码变更表示学习技术的研究及应用进展进行了梳理和总结,主要内容包括:(1)介绍了代码变更表示学习及其应用的一般框架.(2)梳理了现有的代码变更表示学习技术,总结了不同技术的优缺点.(3)总结并归类了代码变更表示学习技术的下游应用.(4)归纳了代码变更表示学习技术现存的挑战和潜在的机遇,展望了该类技术的未来发展方向.

漏洞自动修复研究综述

软件漏洞是计算机软件系统安全方面的缺陷,给现代软件及其应用数据的完整性、安全性和可靠性带来巨大威胁.人工治理漏洞费时且易错,为了更好应对漏洞治理挑战,研究者提出多种自动化漏洞治理方案,其中漏洞自动修复方法近来得到研究者广泛关注.漏洞自动修复技术旨在辅助开发人员修复漏洞,涵盖漏洞根因定位、补丁生成、补丁验证等功能.现有工作缺乏对漏洞修复技术系统性的分类与讨论,为了促进漏洞修复技术发展,加深研究人员对漏洞修复问题的认知理解,对现有漏洞修复方法技术的理论、实践、适用场景和优缺点进行全面洞察,并撰写了漏洞自动修复技术的研究综述.主要内容包括:(1)按照修复漏洞类型不同整理归纳特定类型漏洞的修复方法以及通用类型漏洞的修复方法;(2)按照所采用的技术原理将不同修复方法进行分类与总结;(3)归纳漏洞修复主要挑战;(4)展望漏洞修复未来发展方向.