自動バグ修正

生成検証アプローチでは、候補となるパッチをコンパイルしてテストし、テストスイート内のすべての入力に対して期待される出力を生成する検証済みパッチをすべて収集します。^{[ 5 ] [ 6 ]}このような手法は通常、プログラムのテストスイート、つまりテストケースのセットから始まります。テストケースの少なくとも1つはバグを明らかにします。^{[ 5 ] [ 7 ] [ 11 ] [ 12 ]}初期の生成検証バグ修正システムはGenProgです。^{[ 5 ]} GenProgの背後にある重要な仮定である冗長性の仮定は、バグを修正するために必要な要素がコードベースの他の場所に既に存在するというものです。この仮定は、オープンソースプロジェクトにおけるコード変更の時間的冗長性を定量化することによって経験的に検証されています。^{[ 13 ]}生成検証手法の有効性は、通常パッチの正当性の保証を提供しないため、依然として議論の的となっています。^{[ 6 ]}それにもかかわらず、最近の最先端技術の報告結果は概して有望です。例えば、8つの大規模なC言語ソフトウェアプログラムで体系的に収集された69個の実際のバグに対して、最先端のバグ修正システムであるProphetは、69個のバグのうち18個に対して正しいパッチを生成します。^{[ 7 ]}

候補パッチを生成する方法の 1 つは、元のプログラムに突然変異演算子を適用することです。突然変異演算子は、元のプログラムを操作します。これは、抽象構文木表現を介して行われる場合もあれば、ステートメントレベルやブロックレベルでの操作など、より粗い粒度の表現を介して行われる場合もあります。以前の遺伝的改善アプローチはステートメント レベルで動作し、既存のステートメントを削除したり、同じソース ファイル内の既存のステートメントを別のステートメントに置き換えたりするなど、単純な削除/置換操作を実行します。^{[ 5 ] [ 14 ]}最近のアプローチでは、抽象構文木レベルでより細かい粒度の演算子を使用して、より多様な候補パッチのセットを生成します。^{[ 12 ]}特に、ステートメント削除突然変異演算子、より一般的にはコードの削除は、妥当な修復戦略、少なくとも優れた障害特定戦略です。^{[ 15 ]}

候補パッチを生成するもう1つの方法は、修正テンプレートを使用することです。修正テンプレートは通常、特定の種類のバグを修正するための事前定義された変更です。^{[ 16 ]}修正テンプレートの例としては、ヌルポインタ例外を修正するために変数の値がヌルかどうかをチェックする条件文を挿入したり、オフバイワンエラーを修正するために整数定数を1だけ変更したりすることが挙げられます。^{[ 16 ]}

記号実行に基づく修復手法が存在する。例えば、Semfix ^{[ 17 ]}は記号実行を用いて修復制約を抽出する。Angelix ^{[ 18 ]}は複数行のパッチを扱うためにエンジェルフォレストの概念を導入した。Nopol ^{[ 19 ]}は、SMT ソルビングと組み合わせたエンジェルフィックスローカリゼーションを用いて、Java プログラムのバグのある条件文を修復する。

特定の仮定の下では、修復問題を合成問題として定式化することが可能。^{[ 20 ]} SemFix ^{[ 17 ]}はコンポーネントベースの合成を使用する。^{[ 21 ]} Dynamoth ^{[ 22 ]}は動的合成を使用する。^{[ 23 ]} S3 ^{[ 24 ]}は構文誘導合成に基づいている。^{[ 25 ]} SearchRepair ^{[ 26 ]}は潜在的なパッチを SMT 式に変換し、パッチ適用後のプログラムが指定されたすべてのテストケースに合格できる候補パッチを照会する。

機械学習技術は、自動バグ修正システムの有効性を向上させることができます。^{[ 7 ]}このような技術の一例として、 GitHubやSourceForgeのオープンソースリポジトリから収集された人間の開発者による過去の成功したパッチから学習するものがあります。^{[ 7 ]}そして、学習した情報を使用して、生成されたすべての候補パッチの中から、潜在的に正しいパッチを認識して優先順位を付けます。^{[ 7 ]} CURE などの最近のニューラル機械翻訳アプローチでは、大規模なコードベースでプログラミング言語モデルを事前学習し、コード認識検索戦略を使用してパッチ生成の品質を向上させます。^{[ 27 ]}あるいは、パッチは既存のソースから直接マイニングすることもできます。例としては、ドナーアプリケーション^{[ 10 ]}や QA Web サイト^{[ 28 ]からパッチをマイニングする方法があります。}

Getafix ^{[ 29 ]}は、 Facebookで開発され本番環境で使用されている言語非依存のアプローチです。エンジニアが特定の種類のバグを修正したコードコミットのサンプルが与えられると、同じ種類の将来のバグに適用できる人間のような修正パターンを学習します。Getafix は、Facebook 独自のコードリポジトリをトレーニングデータとして使用するだけでなく、オープンソースのJava リポジトリからいくつかの修正を学習しました。新しいバグが検出されると、Getafix は以前に学習したパターンを適用して候補となる修正を生成し、数秒以内にランク付けします。リソースを節約し、理想的には同じバグの修正に人間の時間を費やすことなく、ツールまたはエンジニアによる最終検証のために、最もランク付けされた修正のみを提示します。\n\nSequenceR ^{[ 30 ]}は、シーケンス間学習をプログラムの修復に直接適用します。オープンソースのリポジトリからマイニングされたソースコードパッチでトレーニングされ、コピーメカニズムを使用してソースコード識別子の大きな語彙を処理し、エンドツーエンドで単一行の修正を生成します。

RepairAgent ^{[ 31 ]}は、プログラム修復のための自律的な大規模言語モデルベースのエージェントであり、LLM は、一連のツールを呼び出すことによって、バグ情報の収集、修復要素の収集、および修正の検証を自由にインターリーブすることができます。

特定の種類のエラーに対しては、専用のテンプレートを使用した自動バグ修正技術が用いられます。

• ヌルポインタ例外の修復^{[ 32 ] [ 33 ] [ 16 ]}は、変数の値がヌルかどうかをチェックする条件文を挿入することによって行われます。
• 整数オーバーフロー修復^{[ 10 ]}
• バッファオーバーフロー修復^{[ 10 ]}
• メモリリーク修復^{[ 34 ]} 、欠落したメモリ解放ステートメントの自動挿入。

生成と検証の手法と比較すると、テンプレートベースの手法はバグ修正の精度は高いものの、適用範囲ははるかに狭くなる傾向がある。^{[ 6 ] [ 34 ]}

• ClearView: ^{[ 36 ]}展開済みシステム用のバイナリパッチを生成する生成および検証ツール。10 のセキュリティ脆弱性ケースで評価されています。後の研究では、10 ケースのうち少なくとも 4 ケースで正しいパッチを生成することが示されています。^{[ 6 ]}
• GenProg: ^{[ 5 ] [ 14 ]}バグ修正のための生成と検証を行う画期的なツール。ManyBugsベンチマークのコンテキストで広く研究されている。
• SemFix: ^{[ 17 ]} C言語向けの最初のソルバーベースのバグ修正ツール。
• CodePhage: ^{[ 10 ]} C プログラムのパッチを生成するために、プログラム間でコードを直接転送する最初のバグ修正ツール。C パッチを生成しますが、ソースコードなしでバイナリ プログラムからコードを抽出できることに注意してください。^{[ 10 ]}
• LeakFix: ^{[ 34 ]} C プログラムのメモリリークを自動的に修正するツール。
• Prophet: ^{[ 7 ]}機械学習技術を使用して過去の人間のパッチから有用な知識を学習し、正しいパッチを認識する最初の生成および検証ツール。GenProg と同じベンチマークで評価され、69 ケースのうち 18 ケースで正しいパッチ (つまり、人間のパッチと同等) を生成します。^{[ 7 ]}
• SearchRepair: ^{[ 26 ]}他の場所からのコードスニペットを使用してバグのあるコードを置き換えるツール。IntroClass ベンチマーク^{[ 57 ]}で評価され、そのベンチマークでは GenProg、RSRepair、AE よりもはるかに高品質のパッチを生成します。
• Angelix: ^{[ 18 ]}改良されたソルバーベースのバグ修正ツール。GenProgベンチマークで評価されています。69件のうち10件で、人間のパッチと同等のパッチを生成します。
• Learn2Fix: ^{[ 45 ]}人間が関与する初の半自動修復ツール。GenProg を拡張し、バグを報告するユーザーへの体系的なクエリによって意味的バグが観測される条件を学習します。整数を入力および出力するプログラムでのみ機能します。

• PAR: ^{[ 16 ]}手動で定義された修正テンプレートのセットを使用する生成および検証ツール。
• QACrashFix: ^{[ 28 ]} Q&A Web サイトから修正を収集して Java クラッシュバグを修正するツール。
• ARJA: ^{[ 58 ]}多目的遺伝的プログラミングに基づくJavaの修復ツール。
• NpeFix: ^{[ 59 ]} Java の NullPointerException の自動修復ツール。Githubで入手可能。
• Astor: ^{[ 60 ]} jGenProgを含む複数の修復アプローチを実装したJava用のプログラム修復フレームワークの生成と検証。

• AutoFixE: ^{[ 8 ]} Eiffel 言語のバグ修正ツール。生成されたパッチを検証するために、Eiffel プログラム内の契約 (形式仕様の形式) に依存します。
• Getafix: ^{[ 29 ]} AST変換のみに基づいて動作するため、パーサーとフォーマッタのみが必要です。Facebookでは、 Hack、Java、Objective-Cに適用されています。

• DeepCodeは、 GitHub、GitLab、Bitbucketの 公開および非公開リポジトリを統合して、コードの修正を特定し、ソフトウェアを改善します。^{[ 61 ]}

• KodeziはGitHubリポジトリ、Stack Overflow 、およびプライベートにトレーニングされたモデルからのオープンソースデータを利用してコードを分析し、コーディングバグに関する解決策と説明を即座に提供します。^{[ 62 ]}