National Repository of Grey Literature 1 records found  Search took 0.00 seconds. 
Určení spolehlivosti výsledků statické analýzy pomocí strojového učení
Beránek, Tomáš ; Fiedor, Jan (referee) ; Vojnar, Tomáš (advisor)
Statický analyzátor Meta Infer je nástrojem pro hledání různých typů chyb ve zdrojovém kódu. Jeho výsledky však obsahují více než 95 % falešných hlášení. Tato teze navrhuje řešení, které řadí hlášení od Meta Inferu pomocí grafových neuronových sítí (GNN) podle pravděpodobnosti, že se jedná o skutečnou chybu, a redukuje tak problém s falešnými hlášeními. Systém se skládá z trénovací části, která převádí datovou sadu D2A – sadu roztříděných hlášení z Meta Inferu – na rozšířené grafy vlastností kódu (ECPG) a z modelů GNN natrénovaných na ECPG grafech. Výsledky experimentů ukazují, že vytvořené modely GNN mohou konkurovat a v některých případech dokonce překonat existující řešení vyvíjené silnými průmyslovými týmy. Tato existující řešení mají navíc uzavřený zdrojový kód, a tak řešení vytvořené v této tezi poskytuje slibnou alternativu s otevřeným zdrojovým kódem.

Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.