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Theses Year : 2018

From Runtime Failures to Patches: Study of Patch Generation in Production

De l'erreur d'exécution aux correctifs: étude de la génération de correctifs en production

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Abstract

Patch creation is one of the most important actions in the life cycle of an application. Creating patches is a time-consuming task. Not only because it is difficult to create a sound and valid patch, but also because it requires the intervention of humans. Indeed, a user must report the bug, and a developer must reproduce it and fix it, which takes much time. To address this problem, techniques that automate this task have been created. However, those techniques still require a developer to reproduce the bug and encode it as a failing test case. This requirement drastically reduces the applicability of the approaches since it still relies on humans. This thesis proposes new patch generation techniques that remove the human intervention for the patch generation. Our idea is to put as close as possible the patch generation in the production environment. We adopt this approach because the production environment contains all the data and human interactions that lead to the bug. In this thesis, we show how to exploit this data to detect bugs, generate and validate patches. We evaluate this approach on seven different benchmarks of real bugs collected from open-source projects. During the evaluation, we are particularly attentive to the number of generated patches, to their correctness, readability and to the time required for generating them. Our evaluation shows the applicability and feasibility of our approach to generate patches in the production environment without the intervention of a developer.
Dans le cadre de la gestion du cycle de vie d’une application, la création de correctifs de bugs est une des tâches les plus importantes. Or celle-ci prend aussi le plus de temps, non seulement parce qu'il est difficile de créer un bon correctif, mais également parce que cela nécessite des interventions humaines. Un utilisateur doit en effet signaler le bug et le développeur doit le reproduire et le corriger, processus long et fastidieux. Il existe des techniques qui automatisent cette tâche mais elles exigent toujours une intervention humaine à savoir qu'un développeur crée un test reproduisant le bug, exigence qui réduit considérablement leur applicabilité. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une nouvelle approche de génération de correctifs qui s'affranchit de cette exigence. Elle repose sur l'idée de rapprocher le plus possible la génération de correctifs de l'environnement de production. En effet c’est celui-ci qui contient toutes les données et toutes les interactions humaines qui mènent aux bugs. Dans cette thèse, nous présentons comment exploiter ces données pour détecter les bugs, comment générer les correctifs et comment les valider, le tout sans l'intervention d'un développeur. Nous évaluons notre approche sur sept jeux différents de correctifs réels provenant de projets open-sources en veillant, entre autres, à être particulièrement attentifs au nombre de correctifs générés, à leur validité ainsi qu’au temps requis pour leur génération. Ces évaluations démontrent l'applicabilité et la faisabilité de notre approche dans la génération de correctifs en production sans l'intervention d'un développeur.
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Dates and versions

tel-01883676 , version 1 (28-09-2018)

Identifiers

  • HAL Id : tel-01883676 , version 1

Cite

Thomas Durieux. From Runtime Failures to Patches: Study of Patch Generation in Production. Software Engineering [cs.SE]. University of Lille, 2018. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-01883676⟩
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