| Project/Area Number |
23K16862
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 60050:Software-related
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
嶋利 一真 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (50964376)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | ロギング / デバッグ / リポジトリマイニング / プログラム解析 / ソフトウェア保守 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，既存研究で用いられているソースコードにおけるロギング設定（以下：ログレベル）に加えて，設定ファイルにおけるロギング設定（以下：閾値レベル）も考慮することで，プロジェクト毎に最適なログレベルを開発者へ推薦する．具体的には，（１）オープンソースソフトウェアに対して，出力に着目したソースコードのログレベルと設定ファイルの閾値レベルの関係の特徴を調査によって明らかにし，（２）調査結果とプロジェクト毎に異なるロギング設定を学習することで，プロジェクトの特性を考慮したログレベルの推薦を行う．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，プロジェクト毎の最適なログレベル推薦に向けた調査として，広く利用されているJavaロギングライブラリLog4jの使用実態と，重大な脆弱性Log4Shell発覚後の依存関係管理における課題分析を行った．これは，プロジェクトがどのようなライブラリを選択し，セキュリティ課題にどう対応しているかというプロジェクトの特性を具体的に把握する試みである．具体的には，以下の二点について分析を行った．一点目として，ロギングライブラリの使用率と推移を調査した．二点目として，同データセットを用いて，Log4Shell脆弱性に対するアップデートの遅延要因を特定し，バージョン分類（メジャー，マイナー，パッチリリースサイクル）に基づいて分類した．分析の結果，サポートが終了したLog4j 1.xが依然として一部で利用され続けている実態や，プロジェクトのリリースサイクルが脆弱性対応の迅速性に影響を与えること，さらに脆弱性修正の多くがパッチアップデートを通じて行われていることが明らかとなった．これらの発見は，Mavenエコシステムにおける依存関係管理の実態を示しており，ロギング設定の背景にあるプロジェクトの技術的選択や運用状況を理解する上で重要な知見で，プロジェクトの特性把握において有用である．これらの成果について国際会議Mining Software Repositoriesにて発表を行った．これらの知見は，ログレベル推薦手法の開発においてロギングライブラリの利用法や保守の実態の観点の必要性を示している．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本年度は，ロギングライブラリの利用実態の分析において基礎となる重要な知見を得ることができた．具体的には，ロギングライブラリの利用において，旧バージョンのライブラリが利用し続けられる点や，プロジェクトのリリースサイクルやパッチ更新が影響を与えることが明らかとなった．当初計画した出力に着目したログレベルと閾値レベルの関係性の直接的な調査には至っていないものの，推薦システム構築に必要なプロジェクト特性の理解という点において研究は進展している．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究においては，今年度の分析で得られたプロジェクトの技術選択や運用状況に関する知見を活用し，最適なログレベル推薦システムの開発を本格的に推進する．まず，今年度明らかになったロギングライブラリの利用実態やプロジェクトの特性を踏まえて，より多角的な観点から出力に関する実態の分析を行う．これにより，ログレベルや閾値レベルが設定される背景にある多様な要因を把握することを目指す．また，これらの収集・分析されたプロジェクト特性と，ソースコード中に記述されるログレベルおよび設定ファイルで定義される閾値レベルの分析結果を基盤として，個々のプロジェクトの特性と現在のロギング設定を考慮し，最適なログレベル，可能であれば閾値レベルまでを推薦する機械学習モデルの構築を行う．必要に応じて大規模言語モデルなどの自然言語を容易に分析可能な技術も合わせて用いることで，より最適なモデルの構築を目指す．
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