| 研究課題/領域番号 |
19K11897
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
権藤 克彦 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (50262283)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 時中型 prospective / ソフトウェア解析 / 追跡子 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，時中型（prospective）な追跡子とソフトウェア解析の技術を組み合わせることで，ソフトウェア追跡の情報量とソフトウェア解析の精度を向上させ，ソフトウェアの保守コストを大幅に減少することである．アイデアとしては，まず時中型追跡子の少ない情報量をソフトウェア解析で補完することで，情報量増大させ，次に時中型追跡子で表現した人間の意図で，ソフトウェア解析を補完することで，精度の向上を目指す．結果として時中型追跡子とソフトウェア解析の欠点を解消 し，ソフトウェア保守コストの大幅減少をめざす．今年度の主な成果は次の３つである：
・文法に基づくファジングの最新技術の一つであるLearn&Fuzzは深層学習を用いて入力文を自動生成するが，制限が大きいという問題がある．この研究では再現実装を用いて，コードカバレッジを計測することにより，この制限を定量化した．（ソフトウェア解析技術関連）
・JavaScriptのコールバック問題を解決するため，async/awaitという言語機構が導入されたが，async/awaitを用いて書き換えられたコードの実行順序の理解が難しいという問題がある．我々は追跡技術の一種であるコード計装を用いて，async/awaitの実行順序の理解を支援する可視化ツールAwaitVizを提案実装した．（ソフトウェア追跡技術関連）
・QRコードは画像による情報メディアであるがSNSなどへのアップロード時に画像圧縮を受け読み取りが困難にある．この問題を解決した我々の新しいカラー画像コードRICを用いて，動画配信の新しいビジネスモデルを提案し，実装方法を示した．（ソフトウェア追跡技術応用関連）
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本質的に時中型追跡子とソフトウェア解析の技術の組み合わせは困難である．今年度はそれぞれの技術の研究を行い成果を挙げており，技術の組み合わせに関しても研究の構想を練っている段階である．
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| 今後の研究の推進方策 |
これまで通り，時中型追跡子とソフトウェア解析の双方の技術について研究を進め，それにより技術の組み合わせ方法を検討していく．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナ問題により，学会参加がキャンセルとなったため
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