【摘 要】
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缺陷检测一般包括静态分析与人工确认两个阶段.静态缺陷检测工具报告大量警报,但是主要的警报确认工作仍然由人工完成,这是一件费时费力的工作.巨大的确认投入,会导致测试人员和管理人员拒绝使用该静态检测工具.为了辅助警报确认工作,提出一种基于警报踪迹挖掘的警报分类方法,使用该方法挖掘警报踪迹进而将代码结构相似警报分为一类,使得分类后的最终警报报告更加易于人工确认.实验表明,该方法能够在较大规模的软件测试过
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缺陷检测一般包括静态分析与人工确认两个阶段.静态缺陷检测工具报告大量警报,但是主要的警报确认工作仍然由人工完成,这是一件费时费力的工作.巨大的确认投入,会导致测试人员和管理人员拒绝使用该静态检测工具.为了辅助警报确认工作,提出一种基于警报踪迹挖掘的警报分类方法,使用该方法挖掘警报踪迹进而将代码结构相似警报分为一类,使得分类后的最终警报报告更加易于人工确认.实验表明,该方法能够在较大规模的软件测试过程中分类测试结果,提高警报确认效率.
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