Um estudo sobre reutilização de treinamento em Modelos de Previsão de Vulnerabilidade - Todescato, Matheus Vinícius; Dal Bianco, Guilherme (Anais da Escola Regional de Banco de Dados (ERBD); 2021: Anais da XVI Escola Regional de Banco de Dados, 2021)
Encontrar bugs ou falhas de código em sistemas pode ser uma tarefa extremamente complexa e onerosa. Uma alternativa para diminuir o esforço do usuário é aplicar o Modelo de Previsão de Vulnerabilidade (MPV). Um MPV utiliza técnicas de classificação e aprendizagem ativa para identificar trechos de código com possíveis bugs. Para isso, o MPV depende de um treinamento inicial (arquivos de código contendo bugs) na construção de um modelo de predição. Tal problema, conhecido como partida fria ou cold-start, surge quando o método não tem exemplos representativos para o início do processo. Neste trabalho, o objetivo é avaliar experimentalmente a reutilização de treinamento entre projetos com intuito de aliviar o impacto da partida fria quando se deseja encontrar todos (ou quase todos) arquivos de bug.