最新动态

• [2024.7.3]我们最新的两篇关于数据库测试和MLIR测试的工作被ISSTA 2024接收
• [2024.6.22]我们关于代码自然性评估的工作被OOPSLA 2024接收. 恭喜杨晨.
• [2024.3.2]我们关于深度学习模型公平性提升技术的实证研究工作A Large-scale Empirical Study on Improving the Fairness of Image Classification Models被ISSTA 2024接收. 恭喜骏洁继TOSEM 2023工作后的第二篇论文.
• [2023.10.10]我们关于深度学习模型修复的最新研究成果A Post-Training Framework for Improving the Performance of Deep Learning Models via Model Transformation被TOSEM接收. 在本论文中我们提出了一个通用的模型后训练框架,可以适配不同的性能提升需求。这也是我们 ASE 2022论文 的后续工作. 恭喜骏洁、颖异和翰墨.
• [2023.9.1]我们关于缺陷定位的最新研究成果Variable-Based Fault Localization via Enhanced Decision Tree被TOSEM接收. 在本论文中我们提出了一种变量级别的缺陷定位技术, 通过综合应用程序静态分析以及机器学习技术识别缺陷相关的变量和表达式, 不仅可以为后续的人工调试提供更丰富的缺陷特征, 同时也可以提升缺陷自动修复技术的补丁质量. 恭喜雨萌、德麟和梦娇.
• [2023.7.30]我们的论文 被 ISSRE 2023 接收, 恭喜各位同学.
• [2023.2.8]我们的论文Toward Understanding Deep Learning Framework Bugs被TOSEM接收. 在本论文中我们对深度学习框架中的缺陷进行了系统的分析并为后续研究提供建议. 恭喜益华、庆超和硕川.
• [2023.1.16]我们的论文Silent Compiler Bug De-duplication via Three-Dimensional Analysis被ISSTA 2023接收. 恭喜杨晨.
• [2022.12.23]我们的论文Achieving Last-Mile Functional Coverage in Testing Chip Design Software Implementations被ICSE SEIP 2023接收. 恭喜闫明.
• [2022.12.9]我们关于编译器测试的论文Compiler Test-Program Generation via Memoized Configuration Search被ICSE 2023接收. 恭喜索宸耀.
• [2022.7.21]恭喜颖异和翰墨的最新研究工作Toward Improving the Robustness of Deep Learning Models via Model Transformation被ASE22接收. 该论文提出了一种新颖的模型鲁棒性提升技术, 通过将分类模型转换为回归模型提升模型对关键特征的识别和记忆, 从而抵抗不同类型的异常输入特征. 该工作是我们在深度学习模型修复领域的首次尝试.
• [2022.6.3]恭喜杨晨获得2022年ACM学生科研竞赛全球总决赛本科生组第三名, 竞赛课题为"Accelerating Redundancy-Based Program Repair via Code Representation Learning and Adaptive Patch Filtering", 通过代码表示和自适应补丁过滤技术提升自动修复技术的效率. 该工作在软工领域旗舰会议ESEC/FSE 2021 的学生科研竞赛中获得第一名.
• [2022.3.5]CCF ChinaSoft 2022 "软件缺陷的自动发现与修复@ChinaSoft 2022" 专刊开始征稿了,欢迎投稿.
• [2021.10.2]我们的论文Interactive Patch Filtering as Debugging Aid被评为IEEE TCSE杰出论文. 感谢评委的认可.
• [2021.7.2]我们的最新实证研究A Comprehensive Study on Learning-based PE Malware Family Classification Methods对基于机器学习的恶意软件(PE Malware)分类方法进行了深入全面的对比分析, 并对未来的研究提出了方向指导. 该工作已被FSE21 industry track 接收. 恭喜祎璇和冠宏.
• [2021.6.16]我们关于交互式补丁过滤论文Interactive Patch Filtering as Debugging Aid被ICSME 2021 接收. 在该论文中, 我们提出了一种交互式的补丁过滤技术, 开发者仅需要回答少量问题就可以过滤掉绝大部分的错误补丁. 该方法已经被开发成Eclipse插件, 欢迎体验. 恭喜晶晶.
• [2021.1.16]我们的实证研究论文A Large-scale Study on API Misuses in the Wild被ICST 2021 接收. 在该论文中, 我们通过分析大量的历史修复数据对API misuse 进行了系统的分析和分类, 并为未来的API misuse 检测提供了指导.
• [2020.12.31]我们最新的关于程序缺陷自动修复的综述论文 软件缺陷自动修复技术综述 将发表在软件学报上. 该论文对当前的最新研究进展进行了归纳, 总结了该方向研究所面临的关键挑战及对未来研究的启示.
• [2020.12.16]论文 Semi-supervised Log-based Anomaly Detection via Probabilistic Label Estimation 被 ICSE'21 接收. 恭喜杨林和维靖.
• [2020.8.2]论文 How to Mitigate the Incident? An Effective Troubleshooting Guide Recommendation Technique for Online Service Systems 被 FSE'20 (Industry track) 接收.
• [2020.6.16]获得北京大学“优秀毕业生”荣誉称号.
• [2020.4.22]我们的综述论文 基于动态分析的软件不变量综合技术 发表在软件学报.
• [2019.10.20]获得北京大学“三好学生标兵”荣誉称号, 并获得博士研究生国家奖学金.
• [2019.8.7]GenPat 已经开源, 赶紧来 项目主页 下载, 试一试吧!
• [2019.8.6]我们的两篇论文被 ASE’19 接收. 论文 Inferring Program Transformations From Singular Examples via Big Code 提出了一个从单个样例推导可复用代码修改模板的通用框架, 解决了补丁生成过程中的小样本学习问题. 论文 Combining Spectrum-Based Fault Localization and Statistical Debugging: An Empirical Study 形式化地定义了一个统一的缺陷定位模型用于结合基于程序频谱和统计性调试的两种定位技术, 增强定位准确率.
• [2019.7.25]我们的论文 A Manual Inspection of Defects4J Bugs and Its Implications for Automatic Program Repair 被中国科学接收为英文长文. 在这篇论文中, 我们通过人工修复真实程序缺陷总结了14条可以指导未来自动修复技术研究的发现.
• [2019.5.15]我们的自动修复工具 SimFix 已经开源，ISSTA'18 论文的复现程序可以在这里下载.
• [2018.4.30]论文 Shaping Program Repair Space with Existing Patches and Similar Code 被 ISSTA'18 接收. 本论文首次使用已有补丁和相似代码共同优化缺陷修复的补丁搜索空间, 有效提升了正确修复数量.
• [2016.3.30]论文 Transforming Programs between APIs with Many-to-Many Mappings 被 ECOOP'16 接收. 本论文中我们提出了一个领域特定语言PATL, 用于定义程序中 API 的映射关系, 使得定义过程变得很容易. 并且, 我们的方法根据给定的映射关系可以自动转换程序且保证转换之后的程序类型安全.