RUS  ENG
Полная версия
СЕМИНАРЫ



Классификация коммитов в git репозиториях для поиска наиболее частых исправлений ошибок в системном программном обеспечении (ядро Linux и проекты кибефизических систем)

С. М. Старолетов

Алтайский государственный технический университет им. И. И. Ползунова



Аннотация: В средах системного программного обеспечения циркулирует огромное количество информации, поэтому крайне важно использовать эту информацию для улучшения их работы. Одной из таких систем является ядро Linux, которое не только поставляется с полностью открытым исходным кодом, но и предоставляет исчерпывающую историю о разработке в своем git-репозитории. . Вычисляя расстояния между сообщениями об исправлении ошибок, превращая их в вектора и группируя в кластеры, мы далее можем эффективно классифицировать и выявлять наиболее часто возникающие ошибки. Наш подход применяется к нескольким важным частям ядра Linux, что позволяет понять, что происходит с ошибками в различных его подсистемах. В результате мы показываем сводку исправлений ошибок в таких частях ядра Linux, как kernel, sched, mm, net, irq, x86 и Arm64. Киберфизические системы представляют собой симбиоз многоуровневых систем управления и учитывают физические аспекты функционирования целевых объектов. Ошибки в таких системах могут быть связаны как с неправильной организацией кода и работой аппаратных средств, так и с неверным пониманием физических законов и их численной аппроксимацией. Продолжая предыдущую работу, мы применяем технологии автоматизированного анализа коммитов в git-репозиториях некоторых известных киберфизических систем с последующей классификацией собранных сообщений о фиксации изменений, написанных разработчиками таких систем. В работе мы обсуждаем выявленные сильные ключевые слова и обобщенные сообщения об исправлениях, которые способны показать основные классы ошибок в этих проектах.
Есть рабочие записи на YouTube-канале ИСИ СО РАН (https://youtu.be/RGHqQazFwoY) и презентация доклада (https://persons.iis.nsk.su/files/persons/pages/staroletov21aug24.pdf).

Website: https://persons.iis.nsk.su/en/STEP-2024


© МИАН, 2024