Vi presenterar en statistisk felsökningsalgoritm som isolerar fel i program som innehåller flera odiagnostiserade fel. Tidigare statistiska algoritmer som fokuserar enbart på att identifiera prediktorer som korrelerar med programfel presterar dåligt när det finns flera fel. Vår nya teknik separerar effekterna av olika fel och identifierar prediktorer som är förknippade med enskilda fel. Dessa prediktorer avslöjar både de omständigheter under vilka fel uppstår samt frekvensen av fellägen, vilket gör det lättare att prioritera felsökningsinsatser. Vår algoritm valideras med hjälp av flera fallstudier, inklusive exempel där algoritmen identifierade tidigare okända, betydande krascha buggar i allmänt använda system.
Bland dessa, författare i REF presentera en statistisk felsökning algoritm som syftar till att separera effekterna av olika fel och identifierar prediktorer som är associerade med enskilda fel, med målet att göra det lättare att prioritera felsökning insatser.
Scalable statistical bug isolation
{'venue': "PLDI '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}