Understanding how software defects manifest and evolve in production environments is critical for improving reliability. While previous research has largely focused on pre-release defects, the nature of residual faults, i.e., those escaping testing and surfacing post-release, remains poorly understood. This paper presents a large-scale characterization of pre- and post-release defects across C/C++ and Java systems, encompassing over 14k defects mined from open-source projects. We employ a broad suite of software metrics to capture diverse code attributes such as complexity, size, structure, and development history. Results show that post-release defects are concentrated in older, frequently modified, and high-churn components, typically requiring longer and more complex fixes than pre-release ones. These findings highlight that residual defects arise more from evolutionary and process dynamics than code structure alone, suggesting that reliability engineering should prioritize targeted testing in mature and complex code regions.


翻译:理解软件缺陷在生产环境中的显现与演化方式对于提升可靠性至关重要。尽管先前研究主要关注发布前缺陷,但对残留故障(即逃逸测试并在发布后出现的缺陷)的本质仍知之甚少。本文对C/C++和Java系统的发布前与发布后缺陷展开了大规模特征化研究,覆盖从开源项目中挖掘的超过14,000个缺陷。我们采用广泛的软件度量指标集合来捕获多样化的代码属性,例如复杂度、规模、结构及开发历史。结果表明,发布后缺陷集中在较老、频繁修改且高变动的组件中,通常需要比发布前缺陷更长且更复杂的修复。这些发现凸显残留缺陷更多源于演化与过程动态而非代码结构本身,建议可靠性工程应优先对成熟且复杂的代码区域进行针对性测试。

0
下载
关闭预览

相关内容

软件(中国大陆及香港用语,台湾作软体,英文:Software)是一系列按照特定顺序组织的计算机数据和指令的集合。一般来讲软件被划分为编程语言、系统软件、应用软件和介于这两者之间的中间件。软件就是程序加文档的集合体。
《软件定义网络元素与机器代码的形式化验证》
专知会员服务
14+阅读 · 2025年11月18日
大型语言模型系统中提示缺陷的分类学
专知会员服务
8+阅读 · 2025年9月19日
软件多缺陷定位方法研究综述
专知会员服务
22+阅读 · 2022年1月25日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年9月21日
专知会员服务
38+阅读 · 2021年5月10日
专知会员服务
10+阅读 · 2021年1月31日
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
论文浅尝 | 采用多层注意力机制的事件检测
开放知识图谱
24+阅读 · 2019年8月24日
用深度学习揭示数据的因果关系
专知
28+阅读 · 2019年5月18日
从信息论的角度来理解损失函数
深度学习每日摘要
17+阅读 · 2019年4月7日
【质量检测】机器视觉表面缺陷检测综述
产业智能官
30+阅读 · 2018年9月24日
【机器视觉】表面缺陷检测:机器视觉检测技术
产业智能官
25+阅读 · 2018年5月30日
【干货分享】AIOps之根因分析
腾讯大讲堂
11+阅读 · 2018年4月10日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《基于强化学习的自动化红队测试》
专知会员服务
3+阅读 · 7月23日
伊朗不对称防空战略的演进
专知会员服务
3+阅读 · 7月23日
对抗环境下超视距目标打击的情报支援
专知会员服务
10+阅读 · 7月22日
《无人机对海面作战影响评估》
专知会员服务
15+阅读 · 7月21日
印度精确打击与指挥架构的断层
专知会员服务
7+阅读 · 7月20日
相关VIP内容
《软件定义网络元素与机器代码的形式化验证》
专知会员服务
14+阅读 · 2025年11月18日
大型语言模型系统中提示缺陷的分类学
专知会员服务
8+阅读 · 2025年9月19日
软件多缺陷定位方法研究综述
专知会员服务
22+阅读 · 2022年1月25日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年9月21日
专知会员服务
38+阅读 · 2021年5月10日
专知会员服务
10+阅读 · 2021年1月31日
相关资讯
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
论文浅尝 | 采用多层注意力机制的事件检测
开放知识图谱
24+阅读 · 2019年8月24日
用深度学习揭示数据的因果关系
专知
28+阅读 · 2019年5月18日
从信息论的角度来理解损失函数
深度学习每日摘要
17+阅读 · 2019年4月7日
【质量检测】机器视觉表面缺陷检测综述
产业智能官
30+阅读 · 2018年9月24日
【机器视觉】表面缺陷检测:机器视觉检测技术
产业智能官
25+阅读 · 2018年5月30日
【干货分享】AIOps之根因分析
腾讯大讲堂
11+阅读 · 2018年4月10日
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员