软件缺陷智能分析技术(1) - 技术地图

随着业务越来越复杂，代码的规模和所需要的人手也在不停地增加，导致成本朝向规模不经济的方向发展。需求推动技术进步，应用各种技术去自动预测、理解、定位、修复bug的综述文章基本上过一两年就来一拨。
这其中的相关技术领域也是层出不穷。虽然没有解决的困难和问题不少，而且其中很多一直是老大难问题，但是我们还是要站在巨人肩上出发，并且希望我们的工作也能够为这座大厦添砖加瓦。
所以我们先看一张航海图。

软件缺陷技术地图

从航海图上看，我们有大致三条航路：

第一条是从bug本身出发，首先是预测bug，然后是理解bug，最后是尝试做bug自修复。
第二条是从程序出发，因为bug本质上是程序的问题。想要理解bug，程序本身的理解是绕不过去的方向。这里面有程序理解、程序分析、程序自修复和程序智能合成4个主要方向。
第三条是更加通用的方向，借助其它工具的力量，比如基于知识图谱技术来构造软件知识图谱。

有个全图之后我们再分别看一下各支路的细节。

缺陷预测

对于bug，第一步我们需要进行预测，是不是有bug，可能有多少bug，如果有bug的话有多严重，另外这些bug预计需要多少时间和人力可以解决？

在这一些，其实我们对于bug本身还没有深刻的理解，那是下一步缺陷理解部分要攻克的问题。我们主要会采用一些机器学习和统计学的方法来进行预测。

缺陷预测这一步别看相对于后面的工作要简单，其门道也是不少的。我们来看一下，如果要做一个实时预测软件缺陷所要做的事情：

可以看到，我们主要的方法是监控代码的变更，从中提取各种维度进统计分析和模型训练。

缺陷理解

在缺陷预测那一步，我们得到的结果可能好也可能不好，但是问题在于缺少可解释性。所以我们要通过测试用例、静态分析等各种方法，以及对于它们之间的相关关系进行分析，试图能够从缺陷的角度来理解问题的根源。

缺陷定位和缺陷修复

经过缺陷预测和缺陷理解，我们终于直接面对问题，也就是说要定位问题和修复问题。

缺陷定位也是一个不小的技术方向。一般传统上，我们使用打log，设置assert，打断点调试和profiling分析等技术。
高级技术包括程序频谱分析等借助测试覆盖率的技术、基于程序分析的技术和基于机器学习和数据挖掘的相关技术。

有些老的定位技术方向已经相对比较成熟了，但是新的可以借助新的机器学习的技术发展的方向还正方兴未艾。
我们举个例子，基于信息检索的定位技术。它既可以基于文本相似度方法，也可以使用深度神经网络和机器翻译技术来进行语义相似度的比较。

定位到了问题之后，我们就可以通过软件自动修复技术来查找或者生成补丁啦。

自动修复大致分为4类技术：基于启发式搜索、基于人工的模板、基于语义约束和基于统计分析。

上面是从缺陷角度入手来直接考虑的。引发缺陷的，主要是跟代码相关的，所以我们不但要理解缺陷，还得理解代码。

程序理解

程序理解跟缺陷定位差不多，也是静态分析、动态分析和使用机器学习三种手段。

程序分析

对于代码来说，程序分析是最核心的技术手段。
下面列出其中的主要方向，详细的我们后面慢慢说。有一些方向需要一些基础知识和学术训练。

程序自动修复

程序自动修复需要一些程序分析的知识，基于规约来进行分析。
如果有完全规约，也就是我们对问题有明确的理解和定义，那么就可以针对分类去进行修复。
没有完全规约的话，可以尝试使用契约作为规约，或者手工编写程序规约。
如果上面的也满足不了的话，只好基于测试集来进行程序修复了。

至此，以预测为起点，以理解为基础，以修复为核心，以智能合成为最终目标，我们的简单导航之旅就此先到这里。

程序智能合成

bug到了自动修复就为止了，也不能没事儿自己造新bug玩儿啊。不过程序可以更进一步，使用程序综合技术进行智能合成。
我们可以从样例中学习，也可以基于代码框架或者规则来合成，还可以借用自然语言处理技术进行合成。

参考文献

好消息是这个方向是最近几年的热门方向，所以有大量的中文综述文章。只有缺陷定位综述一篇需要看英文的。当然具体论文大部分还是英文的。

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