Sammanhang: Automatiserad statisk analys (ASA) identifierar potentiella källkodsavvikelser tidigt i programvaruutvecklingscykeln som kan leda till fältfel. Överdriven registreringsgenerering och en stor del av oväsentliga eller felaktiga registreringar (oangripbara registreringar) kan få utvecklare att avvisa användningen av ASA. Tekniker som identifierar avvikelser som är tillräckligt viktiga för att utvecklare ska kunna fastställa (aktiva varningar) kan göra ASA mer användbart i praktiken. Mål: Målet med detta arbete är att syntetisera tillgängliga forskningsresultat för att informera evidensbaserat urval av aktiva varningsmetoder (AAIT). Relevanta studier om AAIT samlades in genom en systematisk litteraturöversikt. Vi valde ut arton peer-reviewed studier av AAITs. Teknikerna använder alert typ val; kontextuell information; datafusion; grafteori; maskininlärning; matematiska och statistiska modeller; eller test fall misslyckanden att klassificera och prioritera åtgärderbara varningar. Alla AAITs utvärderas genom ett experiment eller fallstudie med en mängd olika utvärderingsmått. De utvalda studierna stödjer (med varierande styrka), antagandet att den effektiva användningen av ASA förbättras genom att komplettera ASA med en AAIT. Sju av de arton utvalda studierna rapporterade precisionen i de föreslagna AAIT-värdena. De två studierna med de högsta precisionsbyggda modellerna med hjälp av ämnesprogrammets historia. Precision mäter hur väl en teknik identifierar verkliga åtgärderbara varningar av alla förutsagda åtgärderbara varningar. Precision mäter inte det antal registreringar som en AAIT missar eller hur väl en AAIT identifierar oangripbara registreringar. Inkonsekvent användning av utvärderingsmått, ämnesprogram och analysspråk i de utvalda studierna utesluter metaanalys och förhindrar de aktuella resultaten från att informera evidensbaserat urval av en AAIT. Vi föreslår att man bygger vidare på ett genomförbart referensvärde för identifiering för jämförelse och utvärdering av AAIT från litteratur om en standarduppsättning ämnen och använder en gemensam uppsättning utvärderingsmått.
Heckman och Williams genomför en omfattande litteraturgenomgång om aktiva tekniker för identifiering av varningar REF.
A systematic literature review of actionable alert identification techniques for automated static code analysis
{'venue': 'Inf. Softw. Technol.', 'journal': 'Inf. Softw. Technol.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}