2023 Fiscal Year Final Research Report
Fusion of software traceability and software analysis techniques
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19K11897
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60050:Software-related
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ソフトウェア解析 / 追跡性リンク |
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| Outline of Final Research Achievements |
The main results of our research are as follows: quantification of learn&fuzz coverage measurement, a visualization tool AwaitViz for JavaScript async/await features, a new business model for video distribution using color image code RIC, efficient concolic analysis for event-driven JavaScript, state recovery for concurrent programs by reverse execution at the intermediate code level, programmer's intention extraction and consistency checking of variable names, programmers' high-level concept identification methods using primitive data types, and automatic detection of strong retain cycles and memory leaks in the Swift language's ARC feature.
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| Free Research Field |
ソフトウェア工学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
コード理解，バグ修正の正しさの確認，影響範囲の把握などに役立つため，ソフトウェア工学上，追跡性リンクの確保は非常に重要である．しかし，ソフトウェア開発において追跡性の担保は有用であるが実現が難しい．またもう一つの背景として，ソフトウェア解析は自動で大量のコードを処理可能だが，精度が悪い．また，プログラマの意図は解析できないという問題がある．本研究が目指す，この２つの技術「追跡性リンクの担保」と「ソフトウェア解析」の融合では両者の欠点を補い，解析精度の向上や「プログラマの意図」の保存を可能にする．これはソフトウェア開発の費用の大幅な削減と品質の向上につながるという意味で学術的社会的意義がある．
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