Um estudo sobre reutilização de treinamento em Modelos de Previsão de Vulnerabilidade

  • Matheus Vinícius Todescato
  • Guilherme Dal Bianco UFFS

Resumo


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.

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Publicado
13/09/2021
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TODESCATO, Matheus Vinícius; DAL BIANCO, Guilherme. Um estudo sobre reutilização de treinamento em Modelos de Previsão de Vulnerabilidade. In: ESCOLA REGIONAL DE BANCO DE DADOS (ERBD), 16. , 2021, Santa Maria. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 99-108. ISSN 2595-413X. DOI: https://doi.org/10.5753/erbd.2021.17243.