AlloyFL: a fault localization framework for Alloy
AlloyFL: a fault localization framework for Alloy
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AlloyFL：Alloy 的故障定位框架
DOI：
10.1145/3468264.3473116
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Wang, Kaiyuan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Khan, Tanvir Ahmed;Sullivan, Allison;Wang, Kaiyuan
声明性模型有助于提高软件系统的可靠性：模型可用于传达需求、分析系统设计和验证实现属性。 Alloy 是一种常用的建模语言。 Alloy 的一个关键优势是分析器，Alloy 的集成开发环境 (IDE)，它允许用户利用基于 SAT 的全自动分析引擎来编写和执行模型。不幸的是，编写复杂属性的正确约束是很困难的。为了帮助用户识别故障位置，AlloyFL 是一种故障定位技术，它将故障合金模型和故障显示测试套件作为输入。作为输出，AlloyFL 返回从最可疑到最不可疑的位置排名列表。本文描述了 AlloyFL 的 Java 实现，作为分析器的扩展。我们的实验结果表明 AlloyFL 能够检测现实世界的故障位置，并且可以在存在多个故障位置的情况下工作。 AlloyFL 的演示视频可在 https://youtu.be/ZwgP58Nsbx8 找到。
Declarative models help improve the reliability of software systems: models can be used to convey requirements, analyze system designs and verify implementation properties. Alloy is a commonly used modeling language. A key strength of Alloy is the Analyzer, Alloy's integrated development environment (IDE), which allows users to write and execute models by leveraging a fully automatic SAT based analysis engine. Unfortunately, writing correct constraints of complex properties is difficult. To help users identify fault locations, AlloyFL is a fault localization technique that takes as input a faulty Alloy model and a fault-revealing test suite. As output, AlloyFL returns a ranked list of locations from most to least suspicious. This paper describes our Java implementation of AlloyFL as an extension to the Analyzer. Our experimental results show AlloyFL is capable of detecting the location of real world faults and works in the presence of multiple faulty locations. The demo video for AlloyFL can be found at https://youtu.be/ZwgP58Nsbx8.
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DOI：
10.1109/icst.2018.00047
发表时间：
2018
期刊：
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影响因子：
--
作者：
Sullivan, Allison;Wang, Kaiyuan;Khurshid, Sarfraz
通讯作者：
Khurshid, Sarfraz
DOI：
10.1007/978-3-642-24485-8_44
发表时间：
2011-10
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
S. Maoz;Jan Oliver Ringert;Bernhard Rumpe
通讯作者：
S. Maoz;Jan Oliver Ringert;Bernhard Rumpe
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10.1109/issre5003.2020.00044
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--
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--
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--
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