业界 | 自动修复Bug正确率达78.3%，北大、微软等提出ACS技术

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为此，北京大学、微软亚洲研究院和电子科技大学的研究人员联合开发了一种新技术 ACS (Accurate Condition Synthesis)。该技术可以全自动修复软件系统中的缺陷，无需用户干预。

比如，下面这段代码来源于 Apache Math 库，用于求两个数的最小公倍数。该段代码采用了绝对值函数 Math.abs 来保证返回的值是一个正数。但由于实现上的缺陷，在某些输入的时候会返回负数。

int lcm=Math.abs(mulAndCheck(a/gdc(a,b), b));

return lcm;

这个缺陷的根源是因为负数的数值范围比正数多一个，所以当传给 Math.abs 的值是 Integer.MIN_VALUE 时，Math.abs 并不能将输入转换成正数，进而导致函数产生负数的输出。一个正确的实现应该在这个时候返回 ArithmeticException()。

现在假设有一个测试来捕获这个错误，该测试的输入为 a=Integer.MIN_VALUE 和 b=1，期望的输出为 ArithmeticException。很显然，这个测试将在该程序上运行失败，因为并没有异常被抛出。

但当我们将这个程序和相应的测试提供给 ACS 时，ACS 将会自动生成如下补丁，准确的修复了该缺陷：

int lcm=Math.abs(mulAndCheck(a/gdc(a,b), b));

+ if (lcm == Integer.MIN_VALUE) {

+ throw new ArithmeticException();

+ }

return lcm;

事实上，缺陷修复技术由来已久。自 2009 年的 GenProg 技术以来，学术界已经提出了数十种不同类别的缺陷修复方法。但传统的缺陷修复技术一直面临一个问题——缺陷修复正确率非常低。这是因为传统缺陷修复系统以通过测试为目标，但实际软件系统中，测试往往数量有限，通过测试并不意味着程序就是正确的。

比如上面这个例子，现有系统可能生成如下补丁：

int lcm=Math.abs(mulAndCheck(a/gdc(a,b), b));

+ if (b == 1) {

+ throw new ArithmeticException();

+ }

return lcm;

甚至如下补丁：

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